架构揭秘：控制平面与数据平面

Monarch 的高性能源于其独特的设计哲学：控制平面与数据平面的严格分离。

1. 双层架构

控制平面 (Control Plane) - Python

• 职责：负责逻辑编排、任务分发、状态监控。
• 实现：基于 Python。用户编写的脚本运行在控制平面。
• 通信：使用高效的 多播树 (Multicast Trees)。当控制器调用 mesh.method() 时，指令并非通过简单的 for 循环逐个发送，而是通过树状结构层层转发，极大降低了大规模集群下的延迟。

数据平面 (Data Plane) - Rust + RDMA

• 职责：负责重型数据的搬运（Tensor, Model Weights）。
• 实现：基于 Rust 开发的 Hyperactor 引擎。
• 通信：直接利用 RDMA (Remote Direct Memory Access)。

2. 为什么需要分离？

在 AI 训练中，控制指令（"开始训练第 N 步"）非常小，但频率高；数据传输（"同步 70B 模型的梯度"）非常大。

如果混合在一起处理，大数据传输会阻塞控制指令的发送，导致 GPU 空转。

Monarch 的设计保证了：

1. 控制指令 走低延迟的 RPC 通道。
2. 数据传输 走高吞吐的 RDMA 通道，且绕过 CPU。

3. Hyperactor 与无畏并发

Monarch 的底层是一个名为 Hyperactor 的高性能分布式系统。它用 Rust 编写，利用了 Rust 的内存安全和并发优势。

• Fearless Concurrency：Rust 的所有权机制保证了在处理大量并发消息时不会出现数据竞争。
• Zero-Copy：Hyperactor 能够直接管理 GPU 显存指针，实现从网卡到显存的直通数据路径。

这使得 Monarch 能够支撑数千卡规模的超大集群，同时保持极低的调度开销。