知识点： Remote Function

ray的remote function创建非常之简单，就是在普通的function前面加上decorator @ray.remote

ray remote 函数 和 普通函数的区别

1、调用函数的时候

• 普通函数直接regular_func()
• remote函数是remote_func.remote()

2、函数返回内容

• 普通函数直接返回值
• remote函数返回的是objectref，看作一个object ID，然后ray再创建一个task去运行它。可以通过ray.get()去获得objectref的结果

3、并行处理

• 普通函数按照顺序调用、输出
• remote函数调用是并行、不保证顺序的

测试ray运行速度

使用普通函数

import time

# 初始化一个普通函数
def slow_func(i):
    time.sleep(1)
    return i

# 调用上面这个普通函数
time.sleep(2.0)
start_time = time.time()  # 调用开始前时间点
results = [slow_func(i) for i in range(4)]
end_time = time.time()  # 调用结束时时间点
duration = end_time - start_time  # 计算周期
print('The results are {}. This took {} seconds'.format(results, duration))

可以从结果看到，这个普通函数在for loop里是顺序调用的，slow func每次停1秒。总共这个for loop跑完大约 4秒钟

使用remote函数

初始化一个4 CPU的ray（如果不设置，默认1 CPU+nothing）

ray.init(num_cpus=4,ignore_reinit_error=True)

@ray.remote
def slow_func(i):
    time.sleep(1)
    return i

time.sleep(2.0)
start_time = time.time()
result = [slow_func.remote(i) for i in range(4)]
end_time = time.time()
duration = end_time - start_time  # 计算周期
print('The results are {}. This took {} seconds'.format(results, duration))

从结果看出，虽然都是在slow func的第一步让程序暂停一秒钟，ray并行计算，所以总的消耗时间也在一秒左右。