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オープンソースの AI コンピューティング エンジンである Ray は、AI テクノロジーのアクセシビリティの向上に大きく貢献してきました。2016 年に Robert Nishihara、Philipp Moritz、Ion Stoica によってカリフォルニア大学バークレー校の RISELab で開発されて以来、Ray は Netflix や Uber などの企業の複雑な AI ワークロードのスケーリングを促進してきました。Ray は、さまざまなインフラストラクチャにわたって、マルチモーダル データ処理からモデル トレーニングまで、さまざまな AI アプリケーションをサポートしています。

AI 業界は、断片化されたシステムと多数のモデルやフレームワークを特徴とする「AI 複雑性の壁」に直面しており、非効率性とコストの増加につながっています。これに対処するために、Ray の作成者は、Ray の機能に基づいて統合 AI プラットフォームを提供する Anyscale を設立しました。Anyscale は、AI の展開を合理化し、あらゆる規模の組織の拡張性とコスト効率を向上させることを目指しています。

Anyscale のプラットフォームは、すでにユーザーにとって大きなメリットを実証しています。たとえば、 Canva はリソースをほぼ完全に利用してクラウド費用を半減し、Recursion は画像を 7 倍高速に処理しました。プラットフォームの柔軟性により、GPU や TPU などのさまざまなハードウェア間で最適化が可能になり、さまざまなコンピューティング オプションをサポートして効率とパフォーマンスを最大化します。

Anyscale の適応性への取り組みは導入オプションにも及び、顧客はパブリック クラウドからプライベート クラウドまで、さまざまな環境で AI ワークロードを実行できます。このプラットフォームは、Cloud Storage や BigQuery などのGoogle Cloud サービスと統合されているため、データ ソースに近い場所でのシームレスな操作が可能です。Anyscale は最近Google Kubernetes Engine と連携し、大規模な AI アプリケーション向けの堅牢なインフラストラクチャを提供することで、サービスを強化しています。