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开发 Ray Serve 的公司，专注于大规模机器学习和分布式计算。
已跟踪 2 条高相关材料
最近变化
2026-08-28 · 使用Ray和CoreWeave Kubernetes服务可将GPU集群部署时间从数月缩短至1小时
为什么值得关注
Anyscale 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Video Captioning at scale: 600 TB in 95 minutes with Anyscale on CoreWeave
CoreWeave · 8.5 分
Anyscale与CoreWeave通过优化GPU基础设施，实现600TB视频数据95分钟处理完成，展示大规模视频字幕生成的工程实践。
Scaling Ray Serve LLM on GKE: Performance without losing the developer experience
Google Cloud Blog · 8.5 分
Google 与 Anyscale 合作优化 Ray Serve LLM 在 GKE 上的性能，实现吞吐量提升 5 倍、延迟降低 8 倍。
已收录 2 条与 Anyscale 相关的内容，按评分排序。
Anyscale与CoreWeave通过优化GPU基础设施，实现600TB视频数据95分钟处理完成，展示大规模视频字幕生成的工程实践。
入选理由：使用Ray和CoreWeave Kubernetes服务可将GPU集群部署时间从数月缩短至1小时
Google 与 Anyscale 合作优化 Ray Serve LLM 在 GKE 上的性能，实现吞吐量提升 5 倍、延迟降低 8 倍。
入选理由：通过 HAProxy 集成，减少代理开销并提升吞吐量。
