TPU上でRayを実行する、パート1：基礎

Ray 2.55はGoogle Cloud TPUへの公式サポートを導入しました。これにより、開発者はRayのタスクおよびアクターAPIを使用して、Googleのアクセラレータ上で分散Pythonワークロードを実行できます。

• Ray 2.55以降、Google Cloud TPUはRayの公式APIで第一級アクセラレータとしてサポートされるようになった。
• これにより、既存のGPU向けRayコードをTPU上で容易に実行できるようになり、JaxTrainerなどの機能も利用可能になる。
• TPUは固定グループ「スライス」として扱われ、RayとGKEがワーカーを単一スライス上に配置するよう管理する。
• TPUスライスのトポロジー（形状）を理解し、Rayがそれをスケジューリングに活用することが重要である。