diff --git a/index.rst b/index.rst
index 48247751..fdb5ea29 100644
--- a/index.rst
+++ b/index.rst
@@ -348,6 +348,7 @@
    sources/kernels/index.rst
    sources/pytorch/index.rst
    sources/transformers/index.rst
+   sources/ascend/ray.rst
 
 .. toctree::
    :maxdepth: 1
diff --git a/sources/ascend/ray.rst b/sources/ascend/ray.rst
new file mode 100644
index 00000000..b0fe6f8a
--- /dev/null
+++ b/sources/ascend/ray.rst
@@ -0,0 +1,126 @@
+Ray
+===
+
+本篇指南介绍了如何在 Ascend NPU 环境下快速安装和使用 Ray。借助于 Ray 的分布式能力，您可以更高效地管理集群资源和分布式计算任务。
+
+安装说明
+--------
+
+在 Ascend 上安装 Ray 非常简单，不需要复杂的系统依赖配置。我们推荐以下安装方式：
+
+.. code-block:: bash
+
+    pip install ray>=2.46.0
+
+启动与作业运行
+--------------
+
+Ray 提供了一套简单易用的命令行工具，方便您在单机或多机环境下快速拉起守护进程并提交任务。
+
+1. 启动 Ray 节点
+^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+- **单机启动（默认作为主节点）**：
+
+  .. code-block:: bash
+
+      ray start --head
+
+- **多机启动（工作节点加入主节点）**：
+
+  在子节点上执行以下命令（替换 ``IP`` 为主节点的真实 IP）：
+
+  .. code-block:: bash
+
+      ray start --address='<head_node_ip>:6379'
+
+2. 提交与管理作业 (Job)
+^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+推荐使用 Ray Job 的方式提交任务。 **这种方式提交的脚本会默认在集群后台运行** ，即便您的终端意外关闭或 SSH 断开，任务也不会中断，极大地提升了稳定性。
+
+- **提交任务**：
+
+  .. code-block:: bash
+
+      ray job submit --working-dir . -- python your_script.py
+
+  *(提交后，系统会返回一个* ``job_id`` *，例如：* ``raysubmit_xxxx`` *)*
+
+- **查看任务列表**：
+
+  .. code-block:: bash
+
+      ray job list
+
+- **停止运行中的任务**：
+
+  .. code-block:: bash
+
+      ray job stop <job_id>
+
+.. note::
+    **💡 框架集成运行方式补充说明：**
+
+    如果您使用的是已经深度集成 Ray 的上层框架（例如某些大模型微调框架会自己在代码中拉起 Ray 集群），您完全可以继续使用框架原有的命令（例如直接运行 ``python scripts.py`` 或 ``bash run.sh`` 等）。
+
+    **区别在于** ：通过这种原生方式直接运行的进程，其日志 **大部分会实时输出在当前终端，且进程不处于后台** 。如果您关闭终端进程就会被 kill。您可以根据自己的使用习惯（后台挂机 vs 实时监控）来选择启动方式。
+
+    **结合** ``ray job submit`` **实现后台运行** ：
+
+    如果您既想使用其他框架的原生启动脚本，又希望让其在后台稳定运行，可以将其与 ``ray job submit`` 结合使用。只要集群提前通过 ``ray start`` 拉起，您就可以如下提交框架脚本：
+
+    .. code-block:: bash
+
+        ray job submit --working-dir . -- bash run_framework.sh
+
+Ray 集群环境变量配置
+--------------------
+
+Ray 的环境变量配置有一个 **核心原则** ： **所有影响集群行为的环境变量必须在 Ray 节点启动（ray start）之前声明，或者在提交 Job 时通过专用参数传入。**
+
+如果在 ``ray start`` 之后才执行 ``export`` ，这些环境变量对已经运行的 Ray 进程（包括由 Ray 调度的 Worker 进程）是 **无效的** 。
+
+以下以 ``RAY_DEDUP_LOGS`` （日志去重功能）为例，展示正确的环境变量配置方式：
+
+**示例场景：禁用日志去重**
+
+Ray 默认会折叠大量重复的日志。在调试 NPU 问题时，为了防止关键的硬件报错信息被“去重”隐藏，我们通常需要禁用此功能。
+
+**正确配置方式 1：集群启动前全局设定（推荐）**
+
+在执行 ``ray start`` 之前设置环境变量，该变量会对该节点上后续启动的所有 Ray 进程生效。
+
+.. code-block:: bash
+
+    export RAY_DEDUP_LOGS=0
+    ray start --head
+
+**正确配置方式 2：使用** ``ray job submit`` **针对特定作业生效**
+
+如果您不想重启集群，也可以在提交任务时通过 ``--runtime-env-json`` 将环境变量注入到该任务的运行环境中。
+
+.. code-block:: bash
+
+    # 举例：仅对本次提交的脚本禁用日志去重
+    ray job submit --runtime-env-json '{"env_vars": {"RAY_DEDUP_LOGS": "0"}}' -- python your_script.py
+
+ray start 常用参数说明
+----------------------
+
+虽然绝大部分用户只需使用基础的 ``ray start --head`` 就能跑通全流程，但如果您在复杂组网或者多用户共享服务器的情况下使用 Ray，可以了解并在第二步的启动流程中加入这些进阶参数：
+
+- ``--port``
+  指定 Ray 头部节点通信的端口（默认值为 ``6379``）。如果在同一台宿主机上有多个人需要各自启动 Ray 集群，可以通过指定不同的端口以避免冲突。
+  *示例：* ``ray start --head --port=6380``
+
+- ``--temp-dir``
+  自定义 Ray 的临时文件目录。Ray 默认会将大量的运行日志和临时文件写在 ``/tmp/ray`` 目录下。长期运行的重负载任务如果塞满宿主机 ``/tmp`` 目录会导致机器无法工作。建议将其指向空间更大的数据盘。
+  *示例：* ``ray start --head --temp-dir=/data/ray_tmp``
+
+- ``--dashboard-host`` 与 ``--dashboard-port``
+  Ray 提供了功能强大的可视化监控大盘。默认情况下，Dashboard 只绑定 ``127.0.0.1``，此时外部浏览器无法访问。如果需要通过局域网直接查看 UI，可以将 host 设为全局并自定义网页端口。
+  *示例：* ``ray start --head --dashboard-host=0.0.0.0 --dashboard-port=8265``
+
+- ``--num-cpus`` 与 ``--num-gpus``
+  显式声明当前节点提供给 Ray 集群的 CPU 核心数和加速卡数。通常 Ray 能够自动检测到机器的总资源，但当您只想划分机器的“一半”资源给 Ray 调度时，可以直接强行指定。