规模和模型复杂度，建议初始配置为 PB 级存储，并支持动态扩 展。 网络资源的配置对于分布式训练尤为重要，需确保节点间的高 效通信。具体建议如下： - 网络带宽：采用 InfiniBand 或 100Gbps 以太网，确保节点间数据交换的低延迟和高吞吐量。 - 网 络拓扑：建议使用 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 HDFS/Lustre, PB 级容量 分布式文件系统，高吞吐量 中间结果存 储 NVMe SSD 阵列, TB 级容量 高速存储，低延迟 网络带宽 InfiniBand 或 100Gbps 以太网 低延迟，高吞吐量 最后，在实际部署中，硬件资源配置需根据具体训练任务的规 模和要求进行优化和调整。建议采用弹性资源管理机制，以动态分 配和释放资源，提高资源利用率和训练效率。同时，需考虑硬件的

HDD 作为初始存储容 量，并通过分布式文件系统（如 HDFS 或 Ceph）实现高效的数据 管理与访问。 网络带宽的优化对于分布式训练尤为重要。建议采用高速网络 互联技术，例如 100Gb 以太网或 InfiniBand，以确保节点间数据 传输的低延迟和高吞吐量。对于中小规模集群，可采用树状网络拓 扑结构；对于大规模集群，则需考虑更复杂的 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以提升网络性能。