ranktable文件配置资源信息
开发者可以通过ranktable文件配置参与集合通信的NPU资源信息，ranktable文件为JSON格式。
本节所示JSON文件示例中的注释仅为方便理解，实际使用时，请删除JSON文件中的注释。
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
配置说明
针对
- 超节点模式集群训练组网的ranktable文件配置
以包含两个超节点，每个超节点内包含两个AI Server，每个AI Server内四个Device的资源配置文件为例，假设文件命名为“rank_table_superPod.json”，配置示例如下：
{ "status": "completed", // ranktable可用标识，completed为可用 "version": "1.2", // ranktable模板版本信息，针对超节点模式组网，配置为：1.2 "server_count":"4", // 参与训练的AI Server数目 "server_list": [ { "server_id": "node_0", // AI Server标识，string类型，请确保全局唯一 "host_ip":"172.16.0.100", // AI Server的Host IP地址 "device": [ {"device_id": "0","super_device_id":"0","device_ip": "192.168.1.6","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.1.7","backup_device_port":"16667","host_port":"16665","rank_id": "0"}, // device_id为处理器的物理ID；super_device_id为处理器在超节点系统中的物理ID；device_ip为处理器真实网卡IP；device_port为处理器的网卡通信端口；backup_device_ip为开启超节点间算子重执行特性时的备用IP；host_port为Host网卡的通信端口；rank_id为rank标识，从0开始配置 {"device_id": "1","super_device_id":"1","device_ip": "192.168.1.7","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.1.6","backup_device_port":"16667","host_port":"16666","rank_id": "1"}, {"device_id": "2","super_device_id":"2","device_ip": "192.168.1.8","device_port":"16668","backup_device_ip":"192.168.1.9","backup_device_port":"16670","host_port":"16667","rank_id": "2"}, {"device_id": "3","super_device_id":"3","device_ip": "192.168.1.9","device_port":"16669","backup_device_ip":"192.168.1.8","backup_device_port":"16667","host_port":"16668","rank_id": "3"}] }, { "server_id": "node_1", "host_ip":"172.16.0.101", "device": [ {"device_id": "0","super_device_id":"4","device_ip": "192.168.2.6","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.2.7","backup_device_port":"16667","host_port":"16665","rank_id": "4"}, {"device_id": "1","super_device_id":"5","device_ip": "192.168.2.7","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.2.6","backup_device_port":"16667","host_port":"16666","rank_id": "5"}, {"device_id": "2","super_device_id":"6","device_ip": "192.168.2.8","device_port":"16668","backup_device_ip":"192.168.2.9","backup_device_port":"16670","host_port":"16667","rank_id": "6"}, {"device_id": "3","super_device_id":"7","device_ip": "192.168.2.9","device_port":"16669","backup_device_ip":"192.168.2.8","backup_device_port":"16667","host_port":"16668","rank_id": "7"}] }, { "server_id": "node_2", "host_ip":"172.16.0.102", "device": [ {"device_id":"0","super_device_id":"0","device_ip":"192.168.3.6","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.3.7","backup_device_port":"16667","host_port":"16665","rank_id":"8"}, {"device_id":"1","super_device_id":"1","device_ip":"192.168.3.7","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.3.6","backup_device_port":"16667","host_port":"16666","rank_id":"9"}, {"device_id":"2","super_device_id":"2","device_ip":"192.168.3.8","device_port":"16668","backup_device_ip":"192.168.3.9","backup_device_port":"16670","host_port":"16667","rank_id":"10"}, {"device_id":"3","super_device_id":"3","device_ip":"192.168.3.9","device_port":"16669","backup_device_ip":"192.168.3.8","backup_device_port":"16667","host_port":"16668","rank_id":"11"}] }, { "server_id": "node_3", "host_ip":"172.16.0.103", "device": [ {"device_id":"0","super_device_id":"4","device_ip":"192.168.4.6","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.4.7","backup_device_port":"16667","host_port":"16665","rank_id":"12"}, {"device_id":"1","super_device_id":"5","device_ip":"192.168.4.7","device_port":"16666","backup_device_ip":"192.168.4.6","backup_device_port":"16667","host_port":"16666","rank_id":"13"}, {"device_id":"2","super_device_id":"6","device_ip":"192.168.4.8","device_port":"16668","backup_device_ip":"192.168.4.9","backup_device_port":"16670","host_port":"16667","rank_id":"14"}, {"device_id":"3","super_device_id":"7","device_ip":"192.168.4.9","device_port":"16669","backup_device_ip":"192.168.4.8","backup_device_port":"16667","host_port":"16668","rank_id":"15"}] } ], "super_pod_list": [ { "super_pod_id": "0", // 超节点唯一标识 "server_list": [ // 超节点内的AI Server列表 {"server_id": "node_0"}, // server_id为Server标识，与"server_list"中的server_id对应 {"server_id": "node_1"}] }, { "super_pod_id": "1", "server_list": [ {"server_id":"node_2"}, {"server_id":"node_3"}] } ] }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。
- initializing：表示ranktable不可用。
必选
version
ranktable模板版本信息。
针对超节点模式组网，配置为：1.2。
必选
server_count
本次参与训练的AI Server个数。
可选
server_list
本次参与训练的AI Server列表。
必选
server_id
AI Server标识，字符串类型，长度小于64，请确保全局唯一。
配置示例：node_0。
必选
host_ip
AI Server的Host IP地址，要求为常规IPv4格式。
若通过环境变量HCCL_OP_RETRY_ENABLE开启了HCCL重执行特性，此字段必须配置，否则HCCL通信链路会建链失败。
可选
device_id
昇腾AI处理器的物理ID，即Device在AI Server上的序列号。
可通过执行“ls /dev/davinci*”命令获取昇腾AI处理器的物理ID。
例如：显示/dev/davinci0，表示昇腾AI处理器的物理ID为0。
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
super_device_id
昇腾AI处理器在超节点系统中的物理ID，为超节点系统中NPU唯一标识。
开发者可通过npu-smi命令查询，命令示例如下：
npu-smi info -t spod-info -i id -c chip_id
- id：设备id。通过npu-smi info -l命令查出的NPU ID即为设备id。
- chip_id：芯片id。通过npu-smi info -m命令查出的Chip ID即为芯片id。
回显中的“SDID”即为超节点系统中的NPU唯一标识。
可选
若不配置该字段，会采用“AI Server模式”
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：- 当组网中包含多个超节点时，device_ip必须配置。
- 若组网中仅包含一个超节点，device_ip在以下场景必须配置，其他场景可不配置。
- 当超节点内使用RDMA通信时（即将环境变量HCCL_INTER_HCCS_DISABLE配置为TRUE，禁用了HCCS功能的场景），device_ip必须配置。
- 当超节点内通信链路支持HCCS和RDMA并发时（即将环境变量HCCL_CONCURRENT_ENABLE配置为“1”的场景），device_ip必须配置。
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处理器的物理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
device_port
Device网卡的通信端口，取值范围为[1,65535]，需要确保指定的端口未被其他进程占用。需要注意，[1,1023]为系统保留端口，应避免使用这些端口。
单卡多进程的业务场景下，建议配置此字段，并且不同的业务进程需要设置不同的端口号，否则业务可能会因为端口冲突运行失败。
可选
backup_device_ip
当超节点间通信开启了算子重执行特性时，如果Device网卡故障（RDMA链路故障），可通过此参数将同一NPU中的另一个Die网卡指定为备用Device网卡，提升算子重执行的成功率，此种启用备用Device网卡的通信方式称之为借轨通信。
“backup_device_ip”为常规IPv4或IPv6格式，查询方法可参见“device_ip”的配置说明。
需要注意：- “backup_device_ip”与“device_ip”对应的Device需要属于同一NPU，即同一NPU下Die0与Die1对应的Device网卡才能互为备用。
- 仅通信算法的编排展开位置在AI CPU计算单元，且开启了超节点间通信的算子重执行特性时，此配置才生效，即：
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AI_CPU" export HCCL_OP_RETRY_ENABLE="L0:0, L1:0, L2:1" # L2代表通信域物理范围为超节点间通信域，取值为1代表开启通信算子重执行特性。
- 为了确保借轨功能正常执行，需要满足如下条件：
- 如果通信过程中发生了借轨（假设某个NPU的Die0网卡故障，启用了备用的Die1网卡），原Die0的网卡流量也会通过Die1网卡收发，导致Die1的流量增大，总体性能会由于物理带宽减半、端口冲突导致下降。
- 开启借轨通信功能时，建议一个NPU的两个Die分配给同一个训练或推理任务。
如果同一个NPU的两个Die分给两个不同的训练或推理任务，一个任务发生故障，会借用另一个任务的网卡，两个任务均会发生一定程度的性能下降。
- 同一NPU仅支持发生一次借轨，且不支持回切。
如图1所示，“图示一”中rank0 -> rank1间通信链路故障，启用了备用链路，发生借轨，通信正常进行；若再发生“图示二”所示故障，则不再支持借轨，会报错退出。
可选
backup_device_port
备用Device网卡的通信端口，取值范围为[1,65535]，需要确保指定的端口未被其他进程占用。需要注意，[1,1023]为系统保留端口，应避免使用这些端口。
若启用了借轨通信功能，且业务为单卡多进程的场景，建议配置此字段，并且不同的业务进程需要设置不同的端口号，否则业务可能会因为端口冲突运行失败。
须知：同一个Device网卡作为主网卡与备网卡时配置的通信端口号不能相同。
可选
host_port
Host网卡的通信端口，取值范围为[1,65535]，同一AI Server内每个Device对应的host_port应各不相同，且需要确保指定的端口未被其他进程占用。需要注意，[1,1023]为系统保留端口，应避免使用这些端口。
若通过环境变量HCCL_OP_RETRY_ENABLE开启了HCCL重执行特性，且业务为单卡多进程场景（即多个业务进程同时共用一个NPU），建议配置此字段，并且不同的业务进程需要设置不同的端口号，否则业务可能会因为端口冲突运行失败。
可选
rank_id
Rank唯一标识，请配置为整数，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
super_pod_list
本次参与训练的超节点列表。
可选
若不配置该字段，会采用“AI Server模式”
super_pod_id
超节点唯一标识，全局唯一。
支持如下两种配置方式：- 配置为超节点物理ID，可通过npu-smi工具查询，命令示例如下：
npu-smi info -t spod-info -i id -c chip_id
- id：设备id。通过npu-smi info -l命令查出的NPU ID即为设备id。
- chip_id：芯片id。通过npu-smi info -m命令查出的Chip ID即为芯片id。
回显中的“Super Pod ID”即为超节点的物理ID。
- 用户自定义编号，字符串格式，需全局唯一。
自定义配置ID的场景下，用户可以把一个物理超节点划分为多个小的逻辑超节点使用，比如一个物理超节点有8个AI Server节点，用户可以把前4个AI Server节点作为一个小的超节点，编号为super_pod_1，后4个AI Server节点作为一个小的超节点，编号为super_pod_2。
若配置了“super_pod_list”，该字段必选
server_id
Server标识，字符串类型，与"server_list"中的server_id对应。
配置示例：node_0。
必选
如果组网中存在多个超节点，请将属于同一超节点内的AI Server信息配置在一起。假设有两个超节点，标识分别为“0”和“1”，请先配置“0”中的AI Server信息，再配置“1”中的AI Server信息，不支持“0”中的AI Server信息与“1”中的AI Server信息交叉配置。
- 典型集群组网（即AI Server模式）的ranktable文件配置
以包含两个AI Server，每个AI Server内2个Device为例，ranktable文件配置示例如下：
{ "status":"completed", // ranktable可用标识，completed为可用 "version":"1.0", // ranktable模板版本信息，典型集群组网，配置为：1.0 "server_count":"2", //参与训练的AI Server数目，此例中，有两个AI Server "server_list": [ { "server_id":"node_0", // AI Server标识，String类型，请确保全局唯一 "host_ip":"172.16.0.110", // AI Server的Host IP地址 "device":[ // AI Server中的Device列表 { "device_id":"0", // 处理器的物理ID "device_ip":"192.168.1.8", // 处理器真实网卡IP "device_port":"16667", // 处理器的网卡通信端口 "host_port":"16666", // Host网卡的通信端口 "rank_id":"0" // rank的标识，从0开始配置 }, { "device_id":"1", "device_ip":"192.168.1.9", "device_port":"16667", "host_port":"16667", "rank_id":"1" } ] }, { "server_id":"node_1", "host_ip":"172.16.0.111", "device":[ { "device_id":"0", "device_ip":"192.168.2.8", "device_port":"16667", "host_port":"16666", "rank_id":"2" }, { "device_id":"1", "device_ip":"192.168.2.9", "device_port":"16667", "host_port":"16667", "rank_id":"3" } ] } ] }
Atlas A2 训练系列产品
配置说明
{
"status":"completed", // ranktable可用标识，completed为可用
"version":"1.0", // ranktable模板版本信息，配置为：1.0
"server_count":"2", // 参与训练的AI Server数目，此例中，有两个AI Server
"server_list":
[
{
"server_id":"node_0", //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一
"device":[ // AI Server中的Device列表
{
"device_id":"0", // 处理器的物理ID
"device_ip":"192.168.1.8", // 处理器真实网卡IP
"device_port":"16667", // 处理器的网卡监听端口
"rank_id":"0" // rank的标识，从0开始配置，请确保全局唯一
},
{
"device_id":"1",
"device_ip":"192.168.1.9",
"device_port":"16667",
"rank_id":"1"
}
]
},
{
"server_id":"node_1",
"device":[
{
"device_id":"0",
"device_ip":"192.168.2.8",
"device_port":"16667",
"rank_id":"2"
},
{
"device_id":"1",
"device_ip":"192.168.2.9",
"device_port":"16667",
"rank_id":"3"
}
]
}
]
}
|
配置项 |
配置说明 |
可选/必选 |
|---|---|---|
|
status |
ranktable可用标识。
|
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，字符串类型，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处理器的物理ID，即Device在AI Server上的序列号。 可通过执行“ls /dev/davinci*”命令获取昇腾AI处理器的物理ID。 例如：显示/dev/davinci0，表示昇腾AI处理器的物理ID为0。 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。
需要注意：
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处理器的物理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 |
|
device_port |
Device网卡的通信端口，取值范围为[1,65535]，需要确保指定的端口未被其他进程占用。需要注意，[1,1023]为系统保留端口，应避免使用这些端口。 单卡多进程的业务场景下（即多个业务进程同时共用一个NPU），建议配置此字段，并且不同的业务进程需要设置不同的端口号，否则业务可能会因为端口冲突运行失败。 |
可选 |
|
rank_id |
Rank唯一标识，请配置为整数，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 |
Atlas 训练系列产品
配置说明
- 模板一（推荐使用）
以包含两个AI Server，每个AI Server内2个Device为例，ranktable文件配置示例如下：
{ "status":"completed", // ranktable可用标识，completed为可用 "version":"1.0", // ranktable模板版本信息，配置为：1.0 "server_count":"2", // 参与训练的AI Server数目，此例中，有两个AI Server "server_list": [ { "server_id":"node_0", //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一 "device":[ // AI Server中的Device列表 { "device_id":"0", // 处理器的物理ID "device_ip":"192.168.1.8", // 处理器真实网卡IP "rank_id":"0" // rank的标识，从0开始配置，请确保全局唯一 }, { "device_id":"1", "device_ip":"192.168.1.9", "rank_id":"1" } ] }, { "server_id":"node_1", "device":[ { "device_id":"0", "device_ip":"192.168.2.8", "rank_id":"2" }, { "device_id":"1", "device_ip":"192.168.2.9", "rank_id":"3" } ] } ] }表4 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。
- initializing：表示ranktable不可用。
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，字符串类型，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处理器的物理ID，即Device在AI Server上的序列号。
可通过执行“ls /dev/davinci*”命令获取昇腾AI处理器的物理ID。
例如：显示/dev/davinci0，表示昇腾AI处理器的物理ID为0。
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处理器的物理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，请配置为整数，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，新版本不推荐使用）
{ "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", //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一 "devices":[ //instance实例的device列表 { "device_id":"0", // 处理器的物理ID "device_ip":"192.168.1.8" // 处理器的真实网卡IP } ] }, { "pod_name":"tf-tbdf1", "server_id":"node_1", "devices":[ { "device_id":"1", "device_ip":"192.168.1.9" } ] } ] } ] }表5 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。
- initializing：表示ranktable不可用。
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，字符串类型，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处理器的物理ID，即Device在Server上的序列号。
可通过执行“ls /dev/davinci*”命令获取昇腾AI处理器的物理ID。
例如：显示/dev/davinci0，表示昇腾AI处理器的物理ID为0。
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
Atlas 300I Duo 推理卡配置说明
{
"status":"completed", // ranktable可用标识，completed为可用
"version":"1.0", // ranktable模板版本信息，配置为：1.0
"server_count":"2", // 参与训练的AI Server数目，此例中，有两个AI Server
"server_list":
[
{
"server_id":"node_0", //AI Server标识，String类型，请确保全局唯一
"device":[ // AI Server中的Device列表
{
"device_id":"0", // 处理器的物理ID
"device_ip":"192.168.1.8", // 处理器真实网卡IP
"rank_id":"0" // rank的标识，从0开始配置，请确保全局唯一
},
{
"device_id":"1",
"device_ip":"192.168.1.9",
"rank_id":"1"
}
]
},
{
"server_id":"node_1",
"device":[
{
"device_id":"0",
"device_ip":"192.168.2.8",
"rank_id":"2"
},
{
"device_id":"1",
"device_ip":"192.168.2.9",
"rank_id":"3"
}
]
}
]
}
|
配置项 |
配置说明 |
可选/必选 |
|---|---|---|
|
status |
ranktable可用标识。
|
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，字符串类型，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处理器的物理ID，即Device在AI Server上的序列号。 可通过执行“ls /dev/davinci*”命令获取昇腾AI处理器的物理ID。 例如：显示/dev/davinci0，表示昇腾AI处理器的物理ID为0。 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 |
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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处理器的物理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 |
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rank_id |
Rank唯一标识，请配置为整数，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 |