准备ranktable资源配置文件

开发者可以通过ranktable文件配置参与训练的NPU资源信息，ranktable文件为json格式，开发者可以在此文件中配置全量NPU资源信息，后续进程启动时可使用其中指定的几个NPU资源。

配置文件说明（Atlas 训练系列产品）

针对Atlas 训练系列产品，在ranktable文件中配置参与训练的昇腾AI处理器信息支持两种配置模板，全新场景推荐使用模板一，模板二用于兼容部分已有场景。

模板一（推荐使用）

         
          
            
            
              {
"status":"completed",   // ranktable可用标识，completed为可用
"version":"1.0",        // ranktable模板版本信息,当前必须为"1.0"
"server_count":"1",  //参与训练的AI Server数目，此例中，只有一个AI Server
"server_list":
[
   {
        "device":[   // AI Server中的Device列表
                       {
                        "device_id":"0",   // 处理器HDC通道号
                        "device_ip":"192.168.1.8",    // 处理器真实网卡IP
                        "rank_id":"0"     // rank的标识，rankID从0开始
                        },
                        {
                         "device_id":"1",
                         "device_ip":"192.168.1.9", 
                         "rank_id":"1"
                         }
                  ],
         "server_id":"node_0"   //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一
    }
]
}

             

           

         
        

表1 ranktable文件说明
配置项	配置说明	可选/必选
status	ranktable可用标识。 completed：表示ranktable可用，可执行训练。 initializing：表示ranktable不可用，不可执行训练。	必选
version	ranktable模板版本信息，当前仅支持配置为1.0。	必选
server_count	本次参与训练的AI Server个数。	必选
server_list	本次参与训练的AI Server列表。	必选
server_id	AI Server标识，string类型，长度小于64，请确保全局唯一。配置示例：node_0	必选
device_id	昇腾AI处理器的ID，即Device在AI Server上的序列号，对应HDC通道号。取值范围：[0，实际Device数量-1] 须知： “device_id”配置项的优先级高于环境变量“ASCEND_DEVICE_ID”。	必选
device_ip	昇腾AI处理器集成网卡IP，全局唯一，要求为常规IPv4或IPv6格式。可以在当前AI Server执行指令“cat /etc/hccn.conf”获取网卡IP，例如： address_0=xx.xx.xx.xx netmask_0=xx.xx.xx.xx netdetect_0=xx.xx.xx.xx address_1=xx.xx.xx.xx netmask_1=xx.xx.xx.xx netdetect_1=xx.xx.xx.xx ... 查询到的address_xx即为网卡IP，address后的序号为昇腾AI处理器物理ID，即device_id，后面的ip地址即为需要用户填入的该device对应的网卡IP。	必选
rank_id	Rank唯一标识，从0开始配置，且全局唯一，取值范围：[0, 总Device数量-1] 为方便管理，建议rank_id按照Device物理连接顺序进行排序，即将物理连接上较近的device编排在一起。例如，若device_ip按照物理连接从小到大设置，则rank_id也建议按照从小到大的顺序设置。	必选

模板二（兼容部分已有场景）

         
          
            
            
              {
"status":"completed",   // ranktable可用标识，completed为可用
"group_count":"1",      // group数量，建议为1
"group_list":           // group列表
 [
   {
    "group_name":"hccl_world_group",//group名称，建议hccl_world_group
    "instance_count":"2",        // instance实例个数，容器场景下可理解为容器个数
    "device_count":"2",         // group中的所有device数目
    "instance_list":[           // instance实例信息列表
        {
           "pod_name":"tf-bae41",     //instance实例名称，一般为容器名称
           "server_id":"node_0",   //server标识，string类型，请确保全局唯一。
           "devices":[                //instance实例的device列表
            {
              "device_id":"0",           // 昇腾AI处理器HDC通道号
              "device_ip":"192.168.1.8"  // 昇腾AI处理器真实网卡IP
            }
           ]
        },
        {
            "pod_name":"tf-tbdf1",             
            "server_id":"node_1",
            "devices":[
                {
                    "device_id":"1",
                    "device_ip":"192.168.1.9"  
                }
             ]
          }
       ]
   }     
 ] 
}

             

           

         
        

表2 ranktable文件说明
配置项	配置说明	可选/必选
status	ranktable可用标识。 completed：表示ranktable可用，可执行训练。 initializing：表示ranktable不可用，不可执行训练。	必选
group_count	用户申请的group数量，建议配置为1。	必选
group_list	Group列表。	必选
group_name	Group名称，当group_count为1时，建议配置为hccl_world_group或者空。因为当前版本无论定义为任何值，都会创建名称为hccl_world_group的group。如果通过该配置文件创建了多个group，则系统会自动将多个group合并为一个名称为“hccl_world_group”的group资源。	可选
instance_count	和instance_list中pod_name个数保持一致，例如：容器场景下为容器实际数量。	必选
device_count	group中设备数量。	必选
instance_list	instance实例信息列表。	必选
pod_name	用户自定义配置，保持instance_list内全局唯一。	必选
server_id	AI Server标识，string类型，长度小于64，请确保全局唯一。配置示例：node_0	必选
devices	devices信息列表。	必选
device_id	昇腾AI处理器物理ID，即Device在Server上的序列号，对应HDC通道号。取值范围：[0，实际Device数量-1] 须知： “device_id”配置项的优先级高于环境变量“ASCEND_DEVICE_ID”。	必选
device_ip	昇腾AI处理器集成网卡IP，全局唯一，要求为常规IPv4或IPv6格式。可以在当前Server执行指令cat /etc/hccn.conf获取网卡IP。	必选

配置文件说明（Atlas A2 训练系列产品）

针对Atlas A2 训练系列产品，ranktable文件配置说明如下：

       
        
          
          
            {
"status":"completed",   // ranktable可用标识，completed为可用
"version":"1.0",        // ranktable模板版本信息,当前必须为"1.0"
"server_count":"1",  //参与训练的AI Server数目，此例中，只有一个AI Server
"server_list":
[
   {
        "device":[   // AI Server中的Device列表
                       {
                        "device_id":"0",   // 处理器HDC通道号
                        "device_ip":"192.168.1.8",    // 处理器真实网卡IP
                        "rank_id":"0"     // rank的标识，rankID从0开始
                        },
                        {
                         "device_id":"1",
                         "device_ip":"192.168.1.9", 
                         "rank_id":"1"
                         }
                  ],
         "server_id":"node_0"   //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一
    }
]
}

           

         

       
      

表3 ranktable文件说明
配置项	配置说明	可选/必选
status	ranktable可用标识。 completed：表示ranktable可用，可执行训练。 initializing：表示ranktable不可用，不可执行训练。	必选
version	ranktable模板版本信息。配置为1.0。	必选
server_count	本次参与训练的AI Server个数。	必选
server_list	本次参与训练的AI Server列表。	必选
server_id	AI Server标识，string类型，长度小于64，请确保全局唯一。配置示例：node_0	必选
device_id	昇腾AI处理器的ID，即Device在AI Server上的序列号。对应HDC通道号。取值范围：[0，实际Device数量-1]	必选
device_ip	昇腾AI处理器集成网卡IP，全局唯一，要求为常规IPv4或IPv6格式。需要注意：多机场景下，device_ip必须配置。单机场景下，device_ip可不配置。可以在当前AI Server执行指令cat /etc/hccn.conf获取网卡IP，例如： address_0=xx.xx.xx.xx netmask_0=xx.xx.xx.xx netdetect_0=xx.xx.xx.xx address_1=xx.xx.xx.xx netmask_1=xx.xx.xx.xx netdetect_1=xx.xx.xx.xx ... 查询到的address_xx即为网卡IP，address后的序号为昇腾AI处理器或BS9SX1A AI处理器SoC物理ID，即device_id，后面的ip地址即为需要用户填入的该device对应的网卡IP。	可选
rank_id	Rank唯一标识，从0开始配置，且全局唯一，取值范围：[0, 总Device数量-1]。为方便管理，建议rank_id按照Device物理连接顺序进行排序，即将物理连接上较近的device编排在一起。例如，若device_ip按照物理连接从小到大设置，则rank_id也建议按照从小到大的顺序设置。	必选

父主题： 训练执行（配置文件方式设置资源信息）