Ray和vLLM职责边界

目录

• 一句话结论（先记住）
• 一、Ray 的资源模型（核心概念）
• 二、Ray 实际调度的是“服务器里的哪张 GPU”
  • 1️⃣ GPU 在 Ray 中的表示
  • 2️⃣ Ray 不会把一整个服务器“绑死”
• 三、Ray 管理粒度总结
• 四、Ray 与 vLLM 的“职责边界”（非常重要）
  • 当 Ray + vLLM 一起用时
• 五、为什么你现在完全不需要 Ray
• 六、什么时候 Ray 的 GPU 级调度才“有价值”
  • 1️⃣ 一台机器跑多个模型
  • 2️⃣ 异构 GPU 集群
  • 3️⃣ 弹性伸缩 / 抢占式 GPU
• 七、一句“工程级总结”（面试用）

一句话结论（先记住）

Ray 管理的最小调度单元是「资源（resource）」——通常是“服务器里的某张 GPU”，不是整台 GPU 服务器。

但它运行在服务器之上，两者不是对立关系。

---

一、Ray 的资源模型（核心概念）

Ray 把整个集群抽象成：

Ray Cluster
 ├── Node（一台服务器）
 │     ├── CPU: 64
 │     ├── GPU: 8
 │     └── Memory
 ├── Node（一台服务器）
 │     ├── CPU: 32
 │     ├── GPU: 4
 │     └── Memory

Node = 服务器
Resource = 服务器里的 CPU / GPU / 自定义资源

---

二、Ray 实际调度的是“服务器里的哪张 GPU”

1️⃣ GPU 在 Ray 中的表示

假设一台服务器：

Server A
- GPU 0
- GPU 1
- GPU 2
- GPU 3

Ray 看到的是：

Node A:
  GPU: 4

当你写：

@ray.remote(num_gpus=1)
class Worker:
    pass

Ray 的行为是：

• 在某个 Node 上
• 分配 1 个 GPU slot
• 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES
• 启动 Worker 进程

👉 本质是“锁定一张具体 GPU”

---

2️⃣ Ray 不会把一整个服务器“绑死”

错误理解 ❌：

Ray 一调度就是一整台 GPU 服务器

正确理解 ✅：

Ray 会在服务器内部做 GPU 级别的资源切分

---

三、Ray 管理粒度总结

层级	Ray 是否感知	是否调度
集群	✅	❌
服务器（Node）	✅	间接
GPU（单卡）	✅	✅ 最小调度单位
GPU 内 SM	❌	❌

---

四、Ray 与 vLLM 的“职责边界”（非常重要）

当 Ray + vLLM 一起用时

Ray
 ├── 把 GPU 分给 vLLM Worker
 └── 管理 Worker 生命周期

vLLM
 ├── 用到哪几张 GPU
 ├── Tensor Parallel / Pipeline Parallel
 ├── 请求 batching / KV cache

也就是说：

• Ray 决定“哪几张 GPU 给这个模型服务”
• vLLM 决定“这几张 GPU 怎么一起算一个模型”

---

五、为什么你现在完全不需要 Ray

你当前场景：

• 单机
• 双卡
• 模型固定
• GPU 不抢占

在这种情况下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
--tensor-parallel-size 2

就已经完成了 100% 所需调度。

Ray 在这里只会：

• 多一层进程管理
• 多一层通信
• 没有吞吐收益

---

六、什么时候 Ray 的 GPU 级调度才“有价值”

Ray 真正发挥价值的典型场景：

1️⃣ 一台机器跑多个模型

GPU 0–1 → 模型 A
GPU 2–3 → 模型 B
GPU 4–7 → 模型 C

Ray 可以动态分配 GPU 给不同模型服务。

---

2️⃣ 异构 GPU 集群

Node1: A100 ×8
Node2: L40S ×4
Node3: 3090 ×2

Ray 可以：

• 根据模型大小选择 GPU
• 控制 worker placement

---

3️⃣ 弹性伸缩 / 抢占式 GPU

• AutoDL / K8s
• Spot 实例
• GPU 会上下线

---

七、一句“工程级总结”（面试用）

Ray 的调度粒度是服务器内的 GPU 资源，而不是整台服务器。
在单机多卡、模型固定的推理场景中，vLLM 自身已经完成了 GPU 级调度，因此不需要引入 Ray。
Ray 更适合多节点、异构 GPU 和弹性资源管理场景。

---

如果你愿意，下一步我可以帮你：

• 画一张 Ray vs vLLM GPU 调度分层图
• 给你一个 Ray + vLLM 的典型多机生产架构
• 或直接告诉你 什么时候“上 Ray 会显著提升吞吐，什么时候一定不会”

你选一个即可。