Die PyTorch Foundation hat offiziell angekündigt, dass Ray, das verteilte Open-Source-Computing-Framework von Anyscale, nun als neues projektunterstütztes Mitglied unter das Dach der Foundation aufgenommen wird. Diese Entscheidung markiert einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einer einheitlichen, offenen KI-Infrastruktur, die künftig Entwicklung, Training und Bereitstellung komplexer Modelle signifikant vereinfachen soll.
Hintergrund: Warum PyTorch und Ray jetzt zusammengehören
In der heutigen KI-Landschaft dominieren immer größere Modelle, multimodale Datenquellen und steigende Anforderungen an Rechenleistung. Trotz zahlreicher Fortschritte stoßen viele Teams regelmäßig an infrastrukturelle Grenzen: fragmentierte Systeme, isolierte Workflows und hoher Wartungsaufwand bremsen Innovationen aus.
Ray wurde ursprünglich an der UC Berkeley entwickelt, um genau diese Engpässe zu beseitigen. Das Framework ermöglicht es, KI-Workloads – vom Daten-Processing über das Training bis zur Inferenz – nahtlos von einem einzelnen Rechner auf Tausende von Nodes zu skalieren. Mit inzwischen über 39.000 GitHub-Stars und 237 Millionen Downloads gehört es zu den am schnellsten wachsenden Open-Source-Projekten im KI-Bereich.
Eliminierung von Infrastruktur-Engpässen
Ein wiederkehrendes Problem beim Aufbau produktionsreifer KI-Systeme sind Infrastruktur-Engpässe, die aus isolierten Architekturen entstehen. Genau hier setzt Ray an:
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Verteiltes Daten-Processing: Ray unterstützt multimodale Datensätze (Text, Bild, Audio, Video) in parallelen Pipelines.
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Skalierbares Model-Training: Dank einfacher Integration in PyTorch-Umgebungen lassen sich Modelle über tausende GPUs hinweg trainieren – ohne komplexes Cluster-Management.
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Effiziente Inferenz: Ray ermöglicht hochperformante Inferenz-Lösungen für produktive Umgebungen mit niedriger Latenz und adaptiver Skalierung.
Matt White, General Manager of AI der Linux Foundation, beschreibt die Integration so:
„Mit der Aufnahme von Ray vereinen wir die kritischen Bausteine, die nötig sind, um die nächste Generation von KI-Systemen zu bauen. Wir schaffen damit eine offene, interoperable und produktionsreife KI-Umgebung.“
Ein Schritt hin zu einem offenen, einheitlichen KI-Stack
Durch die Aufnahme von Ray schließt sich eine entscheidende Lücke im offenen AI Compute Stack der PyTorch Foundation. Zusammen mit bestehenden Projekten wie vLLM (für performante Inferenz) und DeepSpeed (für optimiertes Training) entsteht eine vollständig integrierte Infrastruktur, die alle Phasen des KI-Lebenszyklus abdeckt – von der Datenerfassung bis zum produktiven Betrieb.
Diese Vision adressiert eines der zentralen Probleme der modernen KI-Entwicklung: der Flickenteppich aus proprietären, schwer interoperablen Lösungen. Eine offene, gemeinschaftsgetriebene Basis sorgt nicht nur für Nachhaltigkeit, sondern auch für transparente Governance und langfristige Skalierbarkeit.
Industrieller Rückenwind für Open Source AI
Das Momentum hinter Open Source AI wächst rasant. Unternehmen wie Uber, Netflix, ByteDance, Apple, JPMorgan und BMW nutzen Ray bereits produktiv, um Trainings-Workloads, Hyperparameter-Tuning und Datenverarbeitung im großen Stil zu orchestrieren.
Chris Aniszczyk, CTO der Cloud Native Computing Foundation, sieht in Ray und Kubernetes eine „mächtige technische Allianz“ für das Skalieren der nächsten Generation von KI-Systemen.
Anyscale bleibt weiterhin aktiver Treiber des Projekts und stärkt durch diesen Schritt das Engagement für offene Governance, Nachhaltigkeit und industrielle Zusammenarbeit. Die nächste wichtige Plattform für Entwickler und Forscher wird der Ray Summit 2025 sein, der vom 3. bis 5. November in San Francisco stattfindet.
Fazit: Eine neue Ära der KI-Infrastruktur
Mit Ray als Teil der PyTorch Foundation beginnt eine neue Phase in der Entwicklung verteilter KI-Systeme. Das Bündnis zwischen PyTorch, vLLM und Ray schafft die Grundlage für ein einheitliches, skalierbares und offenes Ökosystem, das Forschung und produktive Anwendung enger verknüpft.
Was in Berkeley begann, wird nun zu einem globalen Standard für verteiltes AI-Computing – offen, interoperabel und bereit für die Zukunft der KI.
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