反模式：不必要地调用 ray.get 会损害性能

简而言之： 避免在中间步骤中不必要地调用 ray.get()。直接使用对象引用进行操作，仅在最后调用 ray.get() 来获取最终结果。

调用 ray.get() 时，对象必须传输到调用 ray.get() 的 worker/节点。如果您不需要操作该对象，那么很可能不需要在它上面调用 ray.get()！

通常，最佳实践是尽可能延迟调用 ray.get()，或者甚至设计您的程序以完全避免调用 ray.get()。

代码示例

反模式

import ray
import numpy as np

ray.init()


@ray.remote
def generate_rollout():
    return np.ones((10000, 10000))


@ray.remote
def reduce(rollout):
    return np.sum(rollout)


# `ray.get()` downloads the result here.
rollout = ray.get(generate_rollout.remote())
# Now we have to reupload `rollout`
reduced = ray.get(reduce.remote(rollout))

更好的方法

# Don't need ray.get here.
rollout_obj_ref = generate_rollout.remote()
# Rollout object is passed by reference.
reduced = ray.get(reduce.remote(rollout_obj_ref))

在反模式示例中，我们调用了 ray.get()，这强制我们将大型 rollout 传输到 driver，然后再传输到 _reduce_ worker。

在修复后的版本中，我们仅将对象引用传递给 _reduce_ 任务。_reduce_ worker 将隐式调用 ray.get()，直接从 generate_rollout worker 获取实际的 rollout 数据，避免了到 driver 的额外复制。

其他与 ray.get() 相关的反模式有

• 反模式：在循环中调用 ray.get 会损害并行性

• 反模式：使用 ray.get 按提交顺序处理结果会增加运行时间