在用户提交分布式训练任务时，集群需要确定以下几个资源：

• trainer/pserver count: trainer/pserver 进程数量
• trainer/pserver memory: 每个 trainer/pserver 进程的memory limit
• trainer CPU/GPU count: 每个trainer 进程使用 CPU/GPU count
• pserver CPU count: 每个pserver使用的CPU count

1. 分别指定所有的资源使用情况：
   • 好处：直接
   • 坏处：用户需要知道集群中物理硬件的情况，例如一台机器多少块GPU卡，例如每台机器只有4块GPU卡，那么应该指定trainer_gpu_num=4, trainer_count=2而不是trainer_gpu_num=8, trainer_count=1
2. 只指定一共需要的CPU/GPU count 和 memory limit，根据集群物理配置决定pserver/trainer count以及按比例分配pserver/trainer memoery, pserver CPU limit和trainer CPU/GPU limit
   • 好处：用户可以无感知集群的物理配置情况，根据集群当前情况动态调整pserver/trainer count
   • 坏处：灵活性略差，pserver CPU limit和trainer CPU limit根据不同的模型可能需要不同的分配比例，没有办法达到最优。