Python 分布式计算：Ray 与 Dask 并行化实战 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 Python 的分布式计算，重点聚焦于 Ray 和 Dask 这两个强大的框架，并结合实际代码示例，讲解如何利用它们将我们的 Python 代码并行化，从而显著提升计算效率。 为什么需要分布式计算？ 在当今数据爆炸的时代，单机计算能力往往难以满足日益增长的计算需求。例如，训练一个大型深度学习模型、处理海量数据分析、或进行复杂科学模拟，都可能耗费大量时间，甚至超出单机的承受能力。 分布式计算通过将计算任务分解成多个子任务，并在多台机器上并行执行，从而显著缩短计算时间，提高资源利用率。 Ray：高性能、通用型分布式计算框架 Ray 是一个快速、简单、通用的分布式计算框架，由 UC Berkeley 的 RISELab 开发。它具有以下特点： 高性能： Ray 基于共享内存和分布式调度，能够实现低延迟和高吞吐量。 通用性： Ray 不仅适用于机器学习和深度学习，也适用于各种 CPU 和 GPU 密集型任务。 易用性： Ray 提供了简洁的 API，使得开发者可以轻松地将现有的 Python 代码 …
Python的强化学习框架：深入解析Ray RLlib在多智能体系统中的应用。
Python的强化学习框架：深入解析Ray RLlib在多智能体系统中的应用 大家好，今天我们来深入探讨如何利用Python的强化学习框架Ray RLlib，尤其是在多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）中的应用。强化学习（Reinforcement Learning, RL）近年来在游戏、机器人、控制等领域取得了显著的成果，而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则更具挑战性，但也更贴近现实世界的复杂场景。 Ray RLlib作为一个高性能、可扩展的强化学习库，为我们提供了强大的工具来解决MARL问题。 1. 强化学习基础回顾 在深入MARL之前，我们先简单回顾一下单智能体强化学习的基本概念。 强化学习的核心在于智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，学习如何最大化累积奖励（Reward）。 智能体在每个时间步观察环境的状态（State），并根据策略（Policy）选择一个动作（Action）。 环境收到动作后，会转移到新的状态，并给智能体一个奖励。 智能体的目标是学习一个最优 …
Python的`Ray`：如何使用`Ray`构建和运行分布式Python应用。
使用 Ray 构建和运行分布式 Python 应用 大家好，今天我们来探讨如何使用 Ray 构建和运行分布式 Python 应用。Ray 是一个开源的、通用的分布式计算框架，它使得 Python 应用可以轻松扩展到集群规模。它提供了一种简单而强大的方式来并行化 Python 代码，从而加速数据处理、机器学习和强化学习等任务。 1. Ray 的核心概念 在深入代码之前，我们先了解 Ray 的几个核心概念： Task (任务): Ray 中的任务是指一个可以并行执行的函数调用。每个任务都是一个独立的计算单元，可以在集群中的任何一个节点上执行。 Actor (Actor): Ray 中的 Actor 是指一个状态化的对象，它可以维护自己的状态并在集群中执行方法调用。Actor 非常适合需要共享状态或执行顺序操作的场景。 Object Store (对象存储): Ray 的对象存储是一个分布式内存存储系统，用于在任务和 Actor 之间共享数据。任务可以将数据存储到对象存储中，其他任务或 Actor 可以从对象存储中检索数据。 Raylet (Raylet): Raylet 是运行在每个节点上 …
如何使用`Dask`或`Ray`在`多核`或`分布式`环境下并行化`大规模`数据处理。
大规模数据处理并行化：Dask 与 Ray 实战 大家好，今天我们来探讨如何利用 Dask 和 Ray 这两个强大的 Python 库，在多核或分布式环境下并行化大规模数据处理任务。 本次讲座将深入讲解 Dask 和 Ray 的核心概念、使用方法，并通过实际案例演示如何在实际项目中应用它们来加速数据处理流程。 1. 大规模数据处理的挑战 处理大规模数据带来了许多挑战，主要体现在以下几个方面： 内存限制: 单机内存往往无法容纳全部数据。 计算瓶颈: 单核 CPU 处理速度有限，处理海量数据耗时过长。 IO 瓶颈: 频繁的磁盘 IO 操作会严重影响数据处理速度。 为了克服这些挑战，我们需要采用并行化技术，将计算任务分解成多个子任务，分配到多个 CPU 核心或多个计算节点上并行执行。 Dask 和 Ray 就是为了解决这些问题而生的。 2. Dask：延迟计算的利器 Dask 是一个灵活的并行计算库，它能够将 Python 代码扩展到多核 CPU 和分布式集群上。 Dask 的核心思想是延迟计算（lazy evaluation），即只有在需要结果时才进行实际计算。 2.1 Dask 的核心概 …
Python高级技术之：如何利用`Ray`的`Actors`模型，构建分布式的`Python`应用。
嘿，各位朋友，欢迎来到今天的 Ray Actors 分布式 Python 应用构建讲座！我是你们今天的导游，准备好一起探索 Ray 的 Actors 宇宙了吗？ 咱们今天不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，手把手教你用 Ray Actors 构建分布式的 Python 应用。 第一站：什么是 Ray Actors？ 为什么我们需要它？ 想象一下，你有一群辛勤的小蜜蜂，每个小蜜蜂都擅长不同的任务：有的负责采蜜，有的负责酿蜜，有的负责守卫蜂巢。 Ray Actors 就像这些小蜜蜂，它们是分布式的、有状态的计算单元，可以独立运行，并且可以互相通信。 那么，为什么我们需要它呢？ 答案很简单： 并发和并行： 当你的程序需要同时处理大量任务时，传统的线程或进程可能不够给力。 Ray Actors 可以让你轻松地将任务分配给多个节点上的多个 Actors 并行执行，大幅提升性能。 状态管理： 有些任务需要维护状态，比如一个在线游戏服务器需要记录每个玩家的状态。 Ray Actors 可以让你将状态封装在 Actors 内部，方便管理和维护。 容错性： 如果一个 Actor 挂掉了，Ray 可以自动 …
CSS `Ray Tracing` (`WebGPU`) 结果用于 CSS `filter` 或 `backdrop-filter`
咳咳，大家好！今天咱们来聊点儿刺激的，把CSS玩出新高度！主题就是：CSS Ray Tracing (WebGPU) 结果用于 CSS filter 或 backdrop-filter。 这玩意儿听起来高大上，其实说白了，就是把光线追踪这种3D渲染技术，搬到网页上来，然后用它生成的结果，给CSS的filter或者backdrop-filter当燃料，让你的网页元素变得更炫酷。 一、啥是光线追踪(Ray Tracing)？ 先别急着晕，咱们简单科普一下。光线追踪，顾名思义，就是模拟光线的传播路径。想象一下，你眼睛看到一个东西，是因为光线从光源出发，经过各种反射、折射，最后进入你的眼睛。光线追踪就是反过来，从你的“眼睛”（也就是屏幕上的像素）出发，向场景中发射光线，追踪这些光线与场景中物体的碰撞，计算出每个像素应该是什么颜色。 优点： 真实感强，可以模拟复杂的光影效果，比如反射、折射、阴影等。 缺点： 计算量巨大，非常吃硬件资源。 二、WebGPU：光线追踪的助推器 光线追踪这么耗资源，以前在网页上基本没戏。但是，WebGPU的出现，让这一切成为了可能。 WebGPU是下一代的Web图形A …
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JS `WebGPU` `Ray Tracing` `Denoising Algorithms` (`NLM`, `SVGF`)
各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊WebGPU和Ray Tracing的那些事儿，顺便再扒一扒降噪算法（NLM和SVGF）的底裤。准备好了吗？系好安全带，发车啦！ WebGPU：新时代的图形引擎 首先，WebGPU是什么？简单来说，它是下一代的Web图形API，旨在取代WebGL。WebGL虽然功不可没，但它毕竟是基于OpenGL ES，受限于OpenGL的历史包袱，效率和功能上都有些捉襟见肘。WebGPU的目标是提供更低的开销、更现代的GPU功能，以及更强大的并行计算能力。 想象一下，WebGL就像一辆老旧的自行车，虽然也能骑，但速度慢，维护麻烦。而WebGPU则是一辆配备了涡轮增压发动机的跑车，性能强大，而且更省油！ WebGPU的核心概念包括： Devices (设备)：代表一个GPU。 Queues (队列)：用于提交命令。 Buffers (缓冲区)：用于存储数据，比如顶点数据、纹理数据。 Textures (纹理)：用于存储图像数据。 Samplers (采样器)：用于控制纹理的采样方式。 Shaders (着色器)：用WGSL（WebGPU Shading Langua …
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JS `WebGPU` `Ray Tracing` (`BVH` 结构) 实现与性能调优
各位观众老爷们，欢迎来到今天的 WebGPU Ray Tracing 性能调优脱口秀（误）。今天咱们聊聊怎么用 WebGPU 搞定光线追踪，还必须得是带 BVH 加速的那种，最后再顺手调调性能。保证各位听完之后，以后面试再也不怕被问到 WebGPU 光追了！ 一、WebGPU 光追：Hello, World! 之后该干啥？ 首先，咱们得明确一点：WebGPU 本身并没有内置的光线追踪 API。所以，咱们得自己手动实现。这听起来吓人，但其实也就那么回事。核心思路就是： 光线生成 (Ray Generation)： 从摄像机发出光线，穿过屏幕上的每个像素。 场景相交测试 (Scene Intersection)： 检查光线是否与场景中的物体相交。 着色 (Shading)： 如果光线相交，根据材质属性和光照计算像素颜色。 最简单的光线追踪，那就是遍历场景中的每个三角形，看看光线是不是跟它相交。这效率嘛，懂得都懂，简直慢到姥姥家了。所以，我们需要 BVH (Bounding Volume Hierarchy) 这种神器来加速相交测试。 二、BVH：光追加速的秘密武器 BVH，简单来说，就是把 …
JS `WebGPU` `Ray Tracing` (光线追踪) 的实现与性能挑战
各位靓仔靓女，晚上好！我是今晚的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊 WebGPU 中的 Ray Tracing（光线追踪）。 今天咱们的主题是 “JS WebGPU Ray Tracing：实现与性能挑战”。 听到这个题目，是不是感觉有点 high-tech？ 别怕，咱们今天就把这玩意儿给它掰开了揉碎了，用最接地气的方式，让大家都能听明白，甚至能上手撸两行代码。 开场白：为啥要搞 WebGPU Ray Tracing？ 首先，咱们得明白一个问题：为啥要在 WebGPU 里面搞 Ray Tracing？ 答案很简单：因为它炫酷啊！ 开玩笑的，当然是因为它能带来更逼真的渲染效果。 传统的 rasterization (光栅化) 技术，虽然速度快，但模拟光照效果时，总是会遇到各种各样的问题，比如阴影不真实、反射不准确等等。 而 Ray Tracing 就不一样了，它通过模拟光线的传播路径，能够更真实地模拟光照效果，从而产生更加逼真的图像。 更重要的是，WebGPU 给了我们一个在 Web 上实现高性能图形渲染的机会。 以前在 Web 上搞复杂图形应用，那简直就是噩梦。 现在有了 WebGPU，我 …
Ray 分布式强化学习：构建大规模并发 RL 实验
各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊怎么用 Ray 这个神器，搞定分布式强化学习，让你的 RL 实验跑得飞起，并发量嗖嗖地往上涨！ 开场白：为啥要搞分布式 RL？ 各位可能要问了，单机跑 RL 不是挺好的吗？为啥要费劲搞分布式？ 这个问题问得好！单机跑 RL，就像用小马拉大车，数据量一大，神经网络一复杂，立马就歇菜了。训练速度慢得让人怀疑人生，调参调到怀疑世界。 想象一下，你要训练一个机器人玩 Atari 游戏，需要成千上万局的游戏数据。单机跑，可能要跑好几天甚至几个星期。这时间，够你把游戏机都玩穿了！ 所以，为了解决这些问题，我们就需要分布式 RL。它可以把训练任务分解到多个机器上，并行执行，大大缩短训练时间，提高效率。就像雇了一群小弟帮你搬砖，速度自然快多了！ Ray：分布式 RL 的瑞士军刀 说到分布式 RL，就不得不提 Ray。Ray 是一个开源的分布式计算框架，它简单易用，功能强大，是构建大规模并发 RL 实验的利器。 你可以把 Ray 想象成一个超级调度员，它可以把你的 RL 任务分配到不同的机器上执行，并负责收集结果。你只需要关注你的 RL 算法本身，而不用操心底层的分 …