这将返回：
Total time of sleep: 9.9 for 16 tasks Finished in 3.18由于存在一些开销，会有一些延迟，但对于大型计算来说，这种延迟可以忽略不计 。
四、大规模计算的聚合值Ray可以轻松地用于聚合多个值，这对于构建需要跨多台机器进行计算的大型应用程序非常重要 。对于大规模计算，Ray可以将聚合的运行时间从线性改为对数 。
接下来看一个示例：
【使用Ray轻松进行Python分布式计算】import timeimport rayimport numpy as npStime = time.perf_counter()@ray.remotedef create_matrix(size): return np.random.normal(size=size)@ray.remotedef multiply_matrices(x, y): return np.dot(x, y)@ray.remotedef sum_matrices(x, y): return np.add(x, y)m1 = create_matrix.remote([1000, 1000])m2 = create_matrix.remote([1000, 1000])m3 = create_matrix.remote([1000, 1000])m4 = create_matrix.remote([1000, 1000])m12 = multiply_matrices.remote(m1, m2)m34 = multiply_matrices.remote(m3, m4)a12_34 = sum_matrices.remote(m12, m34)## 结果MM = ray.get(a12_34)print(f"Finished in {time.perf_counter()-Stime:.2f}")在上面的示例中，本文首先创建了四个矩阵，将它们分为两组，对每组中的矩阵进行乘法运算，然后对每组的乘法结果进行求和 。在这里，乘法运算是并行进行的，然后将结果聚合以获得求和结果 。
参考资料
- 【安装Ray】：https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/installation.html
- Pierfederici, F. (2016). 《Distributed Computing with Python》. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical (Vol. 44, Issue 8). Packt Publishing Ltd.
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