モビリント、NPU自動認識機能がRayに正式採用
韓国ETRIとの共同研究の成果で、複数NPU環境でもタスクごとに資源を割り当てられる。
AI半導体企業のMobilintは11月4日、自社NPUの自動認識・管理機能がオープンソースの分散AIフレームワークRayの公式コードに採用されたと発表した。韓国メディアのdigitaltoday.co.krが伝えた。
この機能は8月13日、コードレビューを経てRayの公式GitHubリポジトリのメインブランチにマージされた。Rayがシステムに搭載されたMobilint NPUを自動的に検出し、AIタスクごとに必要なリソースを割り当てる仕組みで、複数のNPUを搭載したサーバーやマルチサーバー環境でもタスク単位でNPUを識別・管理できる。
従来、RayでMobilint NPUを利用するには、開発者がアクセラレーターのリソースを別途登録し、タスクごとにNPUを指定する必要があった。
この機能は、韓国電子通信研究院（ETRI）が進める異種AI半導体向け分散推論・モデル最適化技術のプロジェクトの成果で、ETRIの主席研究員Kim Young-ju氏がKang Min-su氏、Kang Hyun-seung氏、Seok Jong-su氏の各研究員とともに主導した。
MobilintはETRIとの技術協力を続けるとともに、SDKやランタイムなど自社ソフトウェア技術の高度化を進める計画だ。
よくある質問
Rayへのマージはいつ行われたのですか？
2026年8月13日、コードレビューを経てRayの公式GitHubリポジトリのメインブランチにマージされた。
この機能は何を可能にしますか？
Rayがシステム上のMobilint NPUを自動検出し、AIタスクごとに必要なリソースを割り当てる。複数NPU搭載サーバーやマルチサーバー環境でもタスク単位で識別・管理できる。