反模式：不必要地调用 ray.get 会损害性能

TLDR: 避免对中间步骤不必要地调用 ray.get()。直接使用对象引用，仅在最后调用 ray.get() 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。如果你不需要操作该对象，你可能不需要对其调用 ray.get()！

通常，最佳实践是尽可能晚地调用 ray.get()，甚至设计程序来完全避免调用 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))

注意在反模式示例中，我们调用了 ray.get()，这迫使我们将大型 rollout 传输到驱动器，然后再传输到 reduce worker。

在改进版本中，我们只将对象引用传递给 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，避免了额外复制到驱动器。

其他与 ray.get() 相关的反模式包括

• 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长