YAML参数说明

framework

• mindspore
• pytorch
• tensorflow

框架类型，目前只支持三种。

ring-controller.atlas

• Atlas A2 训练系列产品、A200T A3 Box8 超节点、Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点、Atlas 800T A3 超节点取值为：ascend-{xxx}b
• Atlas 800 训练服务器，服务器（插Atlas 300T 训练卡）取值为：ascend-910

用于区分任务使用的芯片的类型。

schedulerName

默认值为“volcano”，用户需根据自身情况填写

Ascend Operator启用“gang”调度时所选择的调度器。

minAvailable

默认值为任务总副本数

Ascend Operator启用“gang”调度生效，且调度器为Volcano时，任务运行总副本数。

queue

默认值为“default”，用户需根据自身情况填写

Ascend Operator启用“gang”调度生效，且调度器为Volcano时，任务所属队列。

（可选）successPolicy

• 默认值为空，若用户不填写该参数，则默认取空值
• AllWorkers

表明任务成功的前提。空值代表只需要一个Pod成功，整个任务判定为成功。取值为“AllWorkers”表示所有Pod都成功，任务才判定为成功。

container.name

ascend

容器的名称必须是“ascend”。

（可选）ports

若用户未进行设置，系统默认填写以下参数：

• name: ascendjob-port
• containerPort: 2222

分布式训练集合通信端口。“name”取值只能为“ascendjob-port”，“containerPort”用户可根据实际情况设置，若未进行设置则采用默认端口2222。

replicas

• 单机：1
• 分布式：N

N为任务副本数。

image

-

训练镜像名称，请根据实际修改（用户在制作镜像章节制作的镜像名称）。

（可选）host-arch

ARM环境：huawei-arm

x86_64环境：huawei-x86

需要运行训练任务的节点架构，请根据实际修改。

分布式任务中，请确保运行训练任务的节点架构相同。

sp-block

指定逻辑超节点芯片数量。

• 单机时需要和任务请求的芯片数量一致。
• 分布式时需要是节点芯片数量的整数倍，且任务总芯片数量是其整数倍。

指定sp-block字段，集群调度组件会在物理超节点上根据切分策略划分出逻辑超节点，用于训练任务的亲和性调度。

了解详细说明请参见灵衢总线设备节点网络说明。

tor-affinity

• large-model-schema：大模型任务或填充任务
• normal-schema：普通任务
• null：不使用交换机亲和性
  说明：

  用户需要根据任务副本数，选择任务类型。任务副本数小于4为填充任务。任务副本数大于或等于4为大模型任务。普通任务不限制任务副本数。

默认值为null，表示不使用交换机亲和性调度。用户需要根据任务类型进行配置。

accelerator-type

根据所使用芯片类型不同，取值如下：

• Atlas 800 训练服务器（NPU满配）：module
• Atlas 800 训练服务器（NPU半配）：half
• 服务器（插Atlas 300T 训练卡）：card
• Atlas 800T A2 训练服务器和Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元：module-{xxx}b-8
• Atlas 200T A2 Box16 异构子框：module-{xxx}b-16
• A200T A3 Box8 超节点：module-a3-16
• （可选）Atlas 800 训练服务器（NPU满配）可以省略该标签。
• Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点不需要accelerator-type字段，若任务YAML存在该字段，需要删除。

根据需要运行训练任务的节点类型，选取不同的值。

requests

整卡调度：

huawei.com/Ascend910: x

根据所使用芯片类型不同，x取值如下：

• Atlas 800 训练服务器（NPU满配）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4、8
  • 分布式：1、2、4、8
• Atlas 800 训练服务器（NPU半配）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4
  • 分布式：1、2、4
• 服务器（插Atlas 300T 训练卡）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2
  • 分布式：2
• Atlas 800T A2 训练服务器和Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、3、4、5、6、7、8
  • 分布式：1、2、3、4、5、6、7、8
• Atlas 200T A2 Box16 异构子框：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、3、4、5、6、7、8、10、12、14、16
  • 分布式：1、2、3、4、5、6、7、8、10、12、14、16
• Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点、A200T A3 Box8 超节点、Atlas 800T A3 超节点：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4、6、8、10、12、14、16
  • 分布式：16

静态vNPU调度：

huawei.com/Ascend910-Y: 1

取值为1。只能使用一个NPU下的vNPU。

如huawei.com/Ascend910-6c.1cpu.16g: 1

至少请求的NPU或vNPU类型（只能请求一种类型）、数量，请根据实际修改。

limits

限制请求的NPU或vNPU类型（只能请求一种类型）、数量，请根据实际修改。

limits需要和requests的芯片名称和数量需保持一致。

metadata.annotations['huawei.com/AscendXXX']

XXX表示芯片的型号，支持的取值为910，310和310P。取值需要和环境上实际的芯片类型保持一致。

Ascend Docker Runtime会获取该参数值，用于给容器挂载相应类型的NPU。

hostNetwork

• true：使用HostIP创建Pod。

  此种情况下，需要在YAML中同步配置环境变量HCCL_IF_IP为status.hostIP。

• false：不使用HostIP创建Pod。

  未传入此参数或此参数的值为false时，不需要配置上述环境变量。

• 当集群规模较大（节点数量>1000时），推荐使用HostIP创建Pod。
• 不传入此参数时，默认不使用HostIP创建Pod。
  说明：

  当采用HostIp方式创建Pod，依然存在创建Pod速度慢且Pod之间通信速度慢的问题。此时推荐采用挂载RankTable文件的方式，通过解析RankTable文件获得Pod的hostIP，并将其注入到对应框架任务的环境变量中（如ms框架注入到环境变量MS_SCHED_HOST中），实现建链。

super-pod-affinity

超节点任务使用的亲和性调度策略，需要用户在yaml的label中声明。

• soft：集群资源不满足超节点亲和性时，任务使用集群中碎片资源继续调度。
• hard：集群资源不满足超节点亲和性时，任务Pending，等待资源。
• 其他值或不传入此参数：强制超节点亲和性调度

minAvailable

• 单机：1
• 分布式：N

N为节点个数，Deployment类型的任务不需要该参数，该参数建议与replicas保持一致。

replicas

• 单机：1
• 分布式：N

N为任务副本数。

image

-

训练镜像名称，请根据实际修改（用户在制作镜像章节制作的镜像名称）。

（可选）host-arch

ARM环境：huawei-arm

x86_64环境：huawei-x86

需要运行训练任务的节点架构，请根据实际修改。

分布式任务中，请确保运行训练任务的节点架构相同。

tor-affinity

• large-model-schema：大模型任务或填充任务
• normal-schema：普通任务
• null：不使用交换机亲和性
  说明：

  用户需要根据任务副本数，选择任务类型。任务副本数小于4为填充任务。任务副本数大于或等于4为大模型任务。普通任务不限制任务副本数。

默认值为null，表示不使用交换机亲和性调度。用户需要根据任务类型进行配置。

accelerator-type

根据所使用芯片类型不同，取值如下：

• Atlas 800 训练服务器（NPU满配）：module
• Atlas 800 训练服务器（NPU半配）：half
• 服务器（插Atlas 300T 训练卡）：card
• Atlas 800T A2 训练服务器和Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元：module-{xxx}b-8
• Atlas 200T A2 Box16 异构子框：module-{xxx}b-16
• A200T A3 Box8 超节点：module-a3-16
• （可选）Atlas 800 训练服务器（NPU满配）可以省略该标签。
• Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点不需要accelerator-type字段，若任务YAML存在该字段，需要删除。

根据需要运行训练任务的节点类型，选取不同的值。

requests

整卡调度：

huawei.com/Ascend910: x

根据所使用芯片类型不同，x取值如下：

• Atlas 800 训练服务器（NPU满配）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4、8
  • 分布式：1、2、4、8
• Atlas 800 训练服务器（NPU半配）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4
  • 分布式：1、2、4
• 服务器（插Atlas 300T 训练卡）：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2
  • 分布式：2
• Atlas 800T A2 训练服务器和Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、3、4、5、6、7、8
  • 分布式：1、2、3、4、5、6、7、8
• Atlas 200T A2 Box16 异构子框：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、3、4、5、6、7、8、10、12、14、16
  • 分布式：1、2、3、4、5、6、7、8、10、12、14、16
• Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点、A200T A3 Box8 超节点、Atlas 800T A3 超节点：
  • 单机单芯片：1
  • 单机多芯片：2、4、6、8、10、12、14、16
  • 分布式：16

静态vNPU调度：

huawei.com/Ascend910-Y: 1

取值为1。只能使用一个NPU下的vNPU。

如huawei.com/Ascend910-6c.1cpu.16g: 1

至少请求的NPU或vNPU类型（只能请求一种类型）、数量，请根据实际修改。

limits

限制请求的NPU或vNPU类型（只能请求一种类型）、数量，请根据实际修改。

limits需要和requests的芯片名称和数量需保持一致。

metadata.annotations['huawei.com/AscendXXX']

XXX表示芯片的型号，支持的取值为910，310和310P。取值需要和环境上实际的芯片类型保持一致。

Ascend Docker Runtime会获取该参数值，用于给容器挂载相应类型的NPU。

ring-controller.atlas

根据所使用芯片类型不同，取值如下：

• Atlas 800 训练服务器，服务器（插Atlas 300T 训练卡）取值为：ascend-910
• Atlas A2 训练系列产品、A200T A3 Box8 超节点、Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点、Atlas 800T A3 超节点取值为：ascend-{xxx}b

用于区分任务使用的芯片的类型。需要在ConfigMap和任务task中配置。

super-pod-affinity

超节点任务使用的亲和性调度策略，需要用户在yaml的label中声明。

• soft：集群资源不满足超节点亲和性时，任务使用集群中碎片资源继续调度。
• hard：集群资源不满足超节点亲和性时，任务Pending，等待资源。
• 其他值或不传入此参数：强制超节点亲和性调度