@xinyzng：有趣的是，@MicrosoftAI 不仅将 Ray actors 用于控制器和 rollout 工作节点，还将它们用于问题工作节点，以进行...

X AI KOLs Following 工具
ray-actors microsoft-ai training-infrastructure heterogeneous-compute reinforcement-learning

摘要

该推文讨论了微软 AI 使用 Ray actors 训练 MAI-Thinking-1 模型，实现了对异构计算的更细粒度控制，并更好地利用了 GPU 集群中闲置的 CPU 资源。

有趣的是，@MicrosoftAI 不仅将 Ray actors 用于控制器和 rollout 工作节点，还将它们用于问题工作节点，以进行 MAI-Thinking-1 模型的后期训练。与引入 @modal 等第三方沙箱依赖不同，Ray actors 能够提供更细粒度的异构计算控制，从而更好地利用 GPU 集群中未使用的 CPU 资源，并简化代理执行结果的通信。此外，我参与的部分工作是支持 @sgl_project 与 @raydistributed 后端，以更好地强化学习基础设施，特别是在权重同步方面。
查看原文

相似文章

AI 战争正从模型转向硬件，但我觉得讨论得远远不够

Reddit r/artificial

一篇评论文章认为，AI 竞争正从模型质量转向硬件部署与基础设施。文中指出，微软的 Project Solara、英伟达的 RTX Spark 以及字节跳动自研 CPU 等案例表明，智能体工作负载正推动着硅片与部署策略的革新。