add cluster quickstart

source/beginners_guide/quick_start/cluster/index.md

+```eval_rst
+..  _quick_start_cluster:
+```
+
+# 分布式训练快速开始
+
+## 准备工作
+
+在本篇文章中，我们将会在介绍如何快速在一个集群中启动一个 PaddlePaddle 的分布式训练任务，在开始之前，请按如下步骤做些准备工作：
+
+1. 准备一个至少4个节点的集群，并且保证网络可以联通，在本文中我们使用 `*.paddlepaddle.com` 来表示每个节点的主机名称，您可以根据集群的实际情况来修改它。
+
+2. 在开始之前确保已经阅读过 ref:`quick_start_install` 并且可以在集群的所有节点上可以正常运行 PaddlePaddle.
+
+## 启动集群训练任务
+
+在启动集群训练脚本时，需要在不同的节点上指定不同的环境变量，具体如下：
+
+环境变量 | 类型 | 样例 | 描述
+-- | -- | -- | -- | --
+PADDLE_TRAINING_ROLE | str | PSERVER,TRAINER | 训练节点的角色
+PADDLE_PSERVER_IPS | str | ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com... | 所有 pserver 节点的 IP 地址或 hostname, 用","分隔
+PADDLE_PSERVER_PORT | int | 6174 | 6174 | pserver 节点监听的端口
+PADDLE_TRAINERS | int | 2 | - | 训练任务中 trainer 节点的数量
+PADDLE_CURRENT_IP | str | ps0.paddlepaddle.com | - | 当前 pserver 节点的 IP 地址或 hostanme
+PADDLE_TRAINER_ID | int | 0 | 0 | 当前 trainer 节点的唯一 ID, 取值范围为从0开始到PADDLE_TRAINERS-1
+
+### 如何启动
+
+1. 样例代码
+
+将下面程序代码保存为 `fluid_dist.py`
+
+```python
+import paddle
+import paddle.fluid as fluid
+import contextlib
+import numpy
+import unittest
+
+# train reader
+BATCH_SIZE = 20
+
+train_reader = paddle.batch(
+    paddle.reader.shuffle(
+        paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=500),
+    batch_size=BATCH_SIZE)
+
+test_reader = paddle.batch(
+    paddle.reader.shuffle(
+        paddle.dataset.uci_housing.test(), buf_size=500),
+    batch_size=BATCH_SIZE)
+
+
+def train_program():
+    y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
+    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
+    y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
+
+    loss = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
+    avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
+
+    return avg_loss
+
+def optimizer_func():
+    return fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
+
+def train(use_cuda, train_program):
+    place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
+
+    trainer = fluid.Trainer(
+        train_func=train_program, place=place, optimizer_func=optimizer_func)
+
+    def event_handler(event):
+        if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
+            if event.step == 10:
+                test_metrics = trainer.test(
+                    reader=test_reader, feed_order=['x', 'y'])
+                print("step {0}, loss: {1}".format(event.step, test_metrics))
+                trainer.stop()
+
+    trainer.train(
+        reader=train_reader,
+        num_epochs=100,
+        event_handler=event_handler,
+        feed_order=['x', 'y'])
+
+train(False, train_program)
+```
+
+2. 启动trainer节点和pserver节点
+
+节点 | 启动命令
+-- | -- | --
+ps0.paddlepaddle.com | PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py | 启动 pserver 节点
+ps1.paddlepaddle.com | PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps1.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py | 启动 pserver 节点
+trainer0.paddlepaddle.com | PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=0 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py | 启动第0号 trainer 节点
+trainer1.paddlepaddle.com | PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=1 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py | 启动第1号 trainer 节点
+
+
+**注意**
+- 需要先启动pserver节点再启动trainer节点
+- 看到trainer节点输出如下日志表示训练任务执行正确
+  ```bash
+  step 10, loss: [258.2326202392578]
+  ```
+
+

source/beginners_guide/quick_start/quick_start.rst

@@ -14,4 +14,5 @@ PaddlePaddle Fluid 是PaddlePaddle的新版本。他使用类似于编程语言
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-    recognize_digits/index.md
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+    cluster/index.md
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