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NCCL#xff08;NVIDIA Collective Communications Library#xff09;是由NVIDIA开发的一种用于高性能GPU集群的通信库。它旨在提供高效的GPU间通信和协作能力#xff0c;以加速分布式深度学习和其他GPU密集型计算任务。
NCCL支持在多个GPU之间进行并行计算和通信。…介绍
NCCLNVIDIA Collective Communications Library是由NVIDIA开发的一种用于高性能GPU集群的通信库。它旨在提供高效的GPU间通信和协作能力以加速分布式深度学习和其他GPU密集型计算任务。
NCCL支持在多个GPU之间进行并行计算和通信。它可以在多个GPU之间实现高效的数据传输和同步以利用集群中的所有GPU资源。被广泛用于分布式深度学习训练中特别是在使用多个GPU进行模型训练时。它提供了一致的接口和通信原语使不同GPU之间的数据交换和同步变得简单和高效。NCCL支持跨多个节点的通信使得在GPU集群中进行分布式计算和通信变得容易。它提供了跨节点的通信原语如跨节点的点对点通信、全局同步和归约操作。
安装NCCL 在https://developer.nvidia.com/nccl根据操作系统和CUDA版本选择适当的版本进行下载。 使用root权限运行安装脚本 安装完成后设置相应的环境变量以便系统能够正确找到NCCL库。在.bashrc或.bash_profile文件中添加以下行 export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/nccl/libexport C_INCLUDE_PATH$C_INCLUDE_PATH:/usr/local/nccl/include其中/usr/local/nccl替换为你实际的NCCL库的安装路径。使用ldconfig -p | grep libnccl检查
代码
流程
import torch
import torch.distributed as dist
import os# 初始化进程组
dist.init_process_group(backendnccl)# 获取当前进程相关信息
rank dist.get_rank()
world_size dist.get_world_size()# 创建输入数据示例每个进程创建一个大小为2的张量
input_data torch.tensor([rank, rank 1]).cuda()# 创建输出数据示例每个进程创建一个大小为2的张量
output_data torch.tensor([0, 0]).cuda()# 同步所有进程
dist.barrier()# 执行全局同步操作
dist.all_reduce(input_data, output_data, opdist.ReduceOp.SUM)# 输出结果
print(fRank {rank}: Input data: {input_data})
print(fRank {rank}: Output data: {output_data})# 释放进程组资源
dist.destroy_process_group()初始化函数dist.init_process_group
dist.init_process_group是PyTorch的分布式训练工具包torch.distributed中的一个函数用于初始化分布式训练的进程组。它是进行多机多卡训练时必须的一步。
init_process_group(backend, init_methodenv://, rank-1, world_size-1, group_name)参数说明 backend指定分布式训练的后端常用的后端包括gloo、nccl等。gloo是一个基于TCP的高性能后端适用于CPU和GPU的训练nccl是NVIDIA提供的高性能后端适用于GPU训练。 init_method指定进程组的初始化方法可以是文件路径、URL或环境变量。默认值是’env://表示使用环境变量来初始化进程组。 rank当前进程的排名从0开始默认值是-1表示自动获取当前进程的排名。 world_size进程组中的进程总数默认值是-1表示自动获取进程组的总数。 group_name进程组的名称默认为空字符串。 在分布式训练中所有参与训练的进程需要调用init_process_group来初始化进程组确保它们能够互相通信和同步。通常这个函数会在每个训练脚本的开始部分被调用。
