接下来介绍的SDK是NCCL。...深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/...在最新的NCCL 2.0版本里面，增加了对多服务器节点的支持，在NCCL 1.0版本里面我们只是支持单节点内的多GPU，但目前NCCL 2.0可以支持多节点的，并且可以同时支持PCle和NVLink连接方式...大家从上面的benchmark可以看到，从单节点一颗GPU到单节点八颗GPU，再到两个节点16颗GPU，以及四个节点32颗GPU，使用NCCL实现的Deep Learning 训练的吞吐性能几乎是线性增长的...而目前NCCL 2.0最多可以支持八个服务器节点的并行。
or libmatio.dylib) in your library path 解决方案： sudo apt-get install libmatio2 luarocks install matio nccl...采用 multi-GPUs 训练时速度更高： git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git cd nccl make make install luarocks...install nccl 如果出现 libnccl.so not found，在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
概述 nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。...编译与安装 安装依赖，nccl-test 依赖 nccl, cuda, mpi： nccl & cuda: https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download...=INFO \ -x NCCL_IB_GID_INDEX=3 \ -x NCCL_IB_DISABLE=0 \ -x NCCL_SOCKET_IFNAME...-x NCCL_DEBUG=INFO：这个选项设置了 NCCL 的调试级别为 INFO。...-x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0：这个选项指定了 NCCL 使用 eth0 网络接口进行通信。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ https://github.com/NVIDIA/nccl-tests工具安装1...、对于cuda、cudnn、nccl的环境安装可以看：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/1277055882、然后编译工具，编译的结果在...build文件夹里：cd nccl-testmake工具介绍NCCL 测试性能指标解释 NCCL（NVIDIA 集体通信库）测试提供了集体操作的重要性能指标，对于优化和理解多 GPU 通信非常重要...为了提供一个能反映硬件最佳使用情况的数字，NCCL 测试引入了 "总线带宽 "的概念（测试输出中的 "busbw "列）。这个数字是通过对算法带宽应用一个公式得出的，以反映 GPU 之间的通信速度。
解决方案为了解决这个问题，你需要确保你的系统安装了NCCL，并且正确配置了PyTorch来使用它。下面是一些解决方案的步骤：步骤1：安装NCCL首先，你需要下载和安装NCCL。...请根据你的操作系统和CUDA版本选择合适的安装包。你可以从NVIDIA官方网站上找到NCCL的安装包和安装指南。按照指南完成安装过程，并确保安装路径被正确地配置到系统环境中。...寻找并安装最新的PyTorch版本，以确保与NCCL的兼容性。你可以通过PyTorch官方网站或者使用pip命令来获取最新版本的PyTorch。.../libexport PATH=$PATH:$NCCL_ROOT/include请将/path/to/nccl替换为你的NCCL的安装路径。...通过按照上述步骤安装和配置NCCL，以及重新编译PyTorch，你可以解决这个错误，并顺利运行分布式训练代码。在分布式训练中使用NCCL能够提供高效的数据并行计算和参数更新，从而加速训练过程。
The // handle can be up to NCCL_NET_HANDLE_MAXSIZE bytes and will be exchanged // between ranks to...Comm can be either a sendComm or a recvComm. // Type is either NCCL_PTR_HOST or NCCL_PTR_CUDA....; props->netDeviceType = NCCL_NET_DEVICE_HOST; props->netDeviceVersion = NCCL_NET_DEVICE_INVALID_VERSION...应用场景获取RANK唯一ID(UniqueId)Nvidia NCCL集合操作https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/usage.../details/126712106NCCL源码详解1：NCCL官网使用/调用案例 Example : One Device per Process or Thread包含视频教程: https://blog.csdn.net
(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信 （GPU卡通信模式测试） nvidia-nccl 学习笔记 （主要是一些接口介绍） https://developer.nvidia.com...133293/intel-z390-chipset.html P2P 显卡通信性能测试： cuda/samples/1_Utilities/p2pBandwidthLatencyTest nvidia 驱动安装...： https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html nccl 编译安装过程： git clone git.../include (设置 C 头文件路径) export CPLUS_INCLUDE_PATH=/home/yourname/nccl/build/include (设置C++头文件路径) 测试是否安装成功...： git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git cd nccl-tests make CUDA_HOME=/path/to/cuda NCCL_HOME
imagenet/main.py跑ImageNet分布式训练，运行命令是 python main.py --dist-url 'tcp://127.0.0.1:8888' --dist-backend 'nccl..._verify_params_across_processes(self.process_group, parameters) RuntimeError: NCCL error in: /opt/pytorch.../pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:1248, unhandled system error, NCCL version...It can be also caused by unexpected exit of a remote peer, you can check NCCL warnings for failure reason...最后实测，在运行命令前面加上如下命令后就可以正常跑了 export NCCL_IB_DISABLE=1; export NCCL_P2P_DISABLE=1; NCCL_DEBUG=INFO python
术语nccl: NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 集合通信接口常用链接NCCL开发者文档: https://developer.nvidia.com.../nccl用户文档: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/index.html项目主页: https://github.com.../NVIDIA/nccl介绍针对 GPU 间通信的优化原语NCCL（发音为“Nickel”）是 GPU 标准通信例程的独立库，可实现全归约、全收集、归约、广播、归约分散以及任何基于发送/接收的通信模式。...NCCL 支持在单个节点或跨多个节点安装任意数量的 GPU，并且可用于单进程或多进程（例如 MPI）应用程序源码阅读笔记GIT仓库: https://github.com/ssbandjl/nccl.git...Comm can be either a sendComm or a recvComm. // Type is either NCCL_PTR_HOST or NCCL_PTR_CUDA.
深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/...Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？...下面分别从以下几个方面来介绍NCCL的特点，包括基本的communication primitive、ring-base collectives、NCCL在单机多卡上以及多机多卡实现、最后分享实际使用NCCL...NCCL实现 NCCL实现成CUDA C++ kernels，包含3种primitive operations： Copy，Reduce，ReduceAndCopy。...以上就是对NCCL的一些理解，很多资料也是来自于NCCL的官方文档，欢迎交流讨论。
https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html 编译安装nccl 根据cuda 9.0; https:/.../www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nccl-learning.html 安装 gcc 4.9: https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/gcc-49...xuyaowen/p/openmpi-40-install.html pip 安装 Horovod 框架： HOROVOD_NCCL_HOME=nccl的home目录 HOROVOD_NCCL_LIB...=/home/name/nccl/build/include/ HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL pip install --no-cache-dir horovod 安装后，使用...，本文中的安装步骤参考此教程）
该OS镜像预装了如下软件： 操作系统：Tencent Linux 2.4 (与CentOS 7.9同源, 使用yum安装所需的包) 内核：5.4.119-19-0009.11 （...nccl-tests AllReduce测试： AlltoAll测试： 4. AI模型性能 五、 自定义容器镜像安装指引 1....用户态RDMA驱动 如果使用自定义的业务镜像，请在镜像当中安装正确的用户态RDMA驱动： // Ubuntu 22.04 RUN wget https://taco-1251783334.cos.ap-shanghai.myqcloud.com...NCCL插件安装和环境变量 2.1 安装高性能NCCL插件 // Ubuntu 22.04 RUN sed -i '/nccl_rdma_sharp_plugin/d' /etc/ld.so.conf.d....deb && rm -f nccl-rdma-sharp-plugins_1.4_amd64.deb 2.2 配置NCCL环境变量 export NCCL_DEBUG=INFO export NCCL_SOCKET_IFNAME
请选择："img-2hnbdzbc H800-CVM-TKE-RELEASE") 该OS镜像预装了如下软件： 操作系统：Tencent Linux 2.4 (与CentOS 7.9同源, 使用yum安装所需的包...AI模型 五、自定义容器镜像安装指引 1....用户态RDMA驱动 如果使用自定义的业务镜像，请在镜像当中安装用户态的RDMA驱动： //检查主机上OFED版本 ofed_info -s // MLNX_OFED_LINUX-5.8-2.0.3.0...// 进入docker docker exec -it poc bash // 检查docker的os版本 cat /etc/os-release // 下载对应OS版本和ofed版本的安装包...NCCL插件安装和环境变量 2.1 安装高性能NCCL插件 // Ubuntu 20.04 dpkg -r nccl-rdma-sharp-plugins wget https://taco-1251783334
准备NCCL 3. 安装bazel 4. 安装tensorflow 5. 失败后的查错 很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。...准备NCCL nccl是tensorflow gpu版必须的，现在版本2.4.2，下载地址：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download 下载后应该是...rpm文件，安装命令：rpm -ivh nccl-repo-rhel7-2.4.2-ga-cuda10.0-1-1.x86_64.rpm 这个很奇怪，并不会直接安装，而只是解压了一下，产生了3个rpm...到相应的文件夹下安装3个rpm文件，安装位置应该默认到/usr/lib64, 如果不确定可以用rpm -qpl xxx.rpm查看安装位置。 note： 这里要记住nccl的版本和安装位置 3....cuda，cudnn， nccl 安装位置以及版本不能有错，在配置的过程中一定要指定正确，尤其是nccl 一定要查看安装位置，不然配置过程会找不到的。 不需要的选项不要选择，配置过程一定要正确。
CUDA 8.0安装 Config env variables # CUDA PATH export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH" # CUDA LDLIBRARY_PATH...NCCL安装 # clone nccl git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git make CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0.../build/test/single/all_reduce_test 10000000 make PREFIX=nccl install # Copy files sudo cp /yourpath.../nccl/build/include/nccl.h /usr/local/include sudo cp /yourpath/nccl/build/lib/libnccl* /usr/local/lib...Tensorflow安装 sudo pip install tensorflow-gpu 6.
安装 依赖 启用了 CUDA 的 PyTorch 是必要的. 当前版本的 FastMoE 在 PyTorch v1.8.0 和 CUDA 10 的平台上经过了测试....安装 FastMoE 包含一些定制的 PyTorch 算子, 包含一些 C 的组件. 用 python setup.py install 来简单地安装 FastMoE....如果它需要被启用, 则需要在运行上述命令时加入环境变量 USE_NCCL=1....注意, 由于 PyTorch 框架通常仅集成了 NCCL 的运行时组件, 额外的 NCCL 开发包需要被安装在编译环境中, 而且它的版本需要与 PyTorch 的版本相对应....如果您希望手工配置环境, 可以在 NCCL 全部版本的下载链接 下载合适版本的 NCCL 开发包.
例如在流行的公有云和同样数量 GPU 上，BytePS 的训练速度可以达到Horovod (NCCL) 的两倍。...总之，BytePS 不仅在机器内使用 NCCL，同时也重新部署了机器间的通信方式。...快速上手 使用 BytePS 前，假设你已经安装了以下一种或更多框架：TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet 等。BytePS 基于 CUDA 和 NCCL。...BytePS 和第三方依赖： git clone --recurse-submodules https://github.com/bytedance/byteps 然后进入 BytePS 文件目录，并安装...： python setup.py install 注意：你可能需要设置 BYTEPS_USE_RDMA=1 来安装 RDMA 支持。
NCCL使用/调用步骤源码解读（单设备单进程为例）：步骤总结：通过MPI获取本机rank(可理解为进程)数量localrank，用于rank绑定GPU；rank0获取NCCL通信组ID，并通过MPI_Bcast...广播给其它rank；借助MPI获取的这些信息NCCL完成初始化，并进行集合通信。...（哈希值就是主机名，其实可以用主机名来获取主机上参与通信的总rank数，只是主机命名五花八门，哈希值更容易比较）4、rank0上获取NCCL的唯一ID，并MPI_Bcast广播给其它rank。...6、初始化NCCL通信器。7、nccl allreduce通信。同步CUDA流，确保通信完成。8、释放缓冲区。9、销毁通信器。...：NCCL源码解读2：ncclGetUniqueId(&id)函数源码解读
默认情况下，Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中（仅在使用CUDA构建时为NCCL）。MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它。...（例如，在安装了MPI的主机上构建PyTorch） 哪个后端使用？ 在过去，我们经常被问到：“我应该使用哪个后端？”。 经验法则 使用NCCL后端进行分布式 GPU 训练。...具有InfiniBand互连的GPU主机 使用NCCL，因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。...GPU主机与以太网互连 使用NCCL，因为它目前提供最佳的分布式GPU训练性能，特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。如果您遇到NCCL的任何问题，请使用Gloo作为后备选项。...（请注意，Gloo目前运行速度比GPU的NCCL慢。） 阅读全文／改进本文
官网下载并安装和操作系统、CUDA版本适配的NCCL。...其支持多种深度学习框架如：pytorch,tensorflow,mxnet等，其底层机器间通讯依赖nccl、mpi、gloo等集合通信库，所以安装前通常需要先安装好nccl、openmpi，且至少安装了一种深度学习框架...安装 通常，安装horovod需要经过如下步骤： 1.安装NCCL 2.安装nv_peer_memory（https://github.com/Mellanox/nv_peer_memory）以提供GPUDirect...2.2.3 多机没连通/长时间卡住没反应 通信库没有正确安装 存在虚拟网卡，nccl需指定网卡类型 通信端口被占用 通信库没有正确安装 通常是没有正确地安装多机依赖的通信库(openmpi、nccl)所导致...譬如paddle、tensorflow2.x等框架依赖nccl，则需要在每个机器节点上安装版本一致的nccl，多机训练时，可以通过export NCCL_DEBUG=INFO来查看nccl的日志输出。
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