GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析

当你需要处理大规模并行任务，特别是涉及GPU集群的场景时，Ray Serve和Celery是两个主要选择。但它们的设计理念完全不同：

Celery是分布式任务队列，把任务推到broker，worker拉取执行。它的核心是扇出扇入（fan-out/fan-in），特别适合大批量离线处理。Ray Serve是模型服务平台，基于Ray集群，专门为低延迟、高并发的在线推理设计，天生支持GPU资源调度。

这两者最大的分水岭在GPU扩展能力上。如果你的工作负载主要是GPU密集型的推理服务，Ray Serve的资源感知调度会让你省很多心。如果是CPU密集的批处理任务，Celery的成熟生态可能更实用。