组网规划

深度学习平台与训练任务相关的节点有计算节点和存储节点。各类节点主要功能如下：

• 计算节点：实际执行训练、推理任务的节点，MindIO TFT仅部署在计算节点。
• 存储节点：存储平台数据和用户数据，如平台日志、用户上传的数据集、训练脚本、训练输出的模型等。

网络平面划分为：

• 业务面：用于集群业务管理。管理节点和计算节点之间连接。
• 存储面：用于访问存储节点。管理节点和计算节点连接到存储节点上。
• 参数面：用于分布式训练时，训练节点之间的参数交换以及训练节点之间连接。
  

  • 逻辑部署示意图表示深度学习平台的完整示意图，MindIO TFT特性只需要在计算节点上部署的一个SDK（Software Development Kit），不涉及存储节点的安装部署。
  • MindIO TFT功能SDK需要在计算节点相互通信，发送心跳报文，需要使用业务面网络，SDK在所有运行大模型训练的计算节点对等部署，部署时不区分管理节点和Worker节点。