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nccl

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优化GPU间通信的高性能库

NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。

NCCLGPU通信NVIDIA并行计算深度学习Github开源项目
访问官网GitHub文档

NCCL

GPU间通信的优化原语。

简介

NCCL（发音为"Nickel"）是一个独立的GPU标准通信例程库，实现了全归约、全聚合、归约、广播、归约-散播以及任何基于发送/接收的通信模式。它已经过优化，可以在使用PCIe、NVLink、NVswitch以及使用InfiniBand Verbs或TCP/IP套接字的网络平台上实现高带宽。NCCL支持安装在单个节点或多个节点上的任意数量的GPU，可用于单进程或多进程（如MPI）应用程序。

有关NCCL使用的更多信息，请参阅NCCL文档。

构建

注意：NCCL的官方测试版本可以从以下地址下载：https://developer.nvidia.com/nccl。如果您选择使用官方版本，可以跳过以下构建步骤。

构建库：

$ cd nccl
$ make -j src.build

如果CUDA未安装在默认的/usr/local/cuda路径下，您可以通过以下方式定义CUDA路径：

$ make src.build CUDA_HOME=<cuda安装路径>

NCCL将被编译并安装在build/目录下，除非设置了BUILDDIR。

默认情况下，NCCL会为所有支持的架构进行编译。为加快编译速度并减小二进制文件大小，可以考虑重新定义NVCC_GENCODE（定义在makefiles/common.mk中），只包含目标平台的架构：

$ make -j src.build NVCC_GENCODE="-gencode=arch=compute_70,code=sm_70"

安装

要在系统上安装NCCL，请创建一个软件包，然后以root身份安装。

Debian/Ubuntu：

$ # 安装创建debian软件包的工具
$ sudo apt install build-essential devscripts debhelper fakeroot
$ # 构建NCCL deb软件包
$ make pkg.debian.build
$ ls build/pkg/deb/

RedHat/CentOS：

$ # 安装创建rpm软件包的工具
$ sudo yum install rpm-build rpmdevtools
$ # 构建NCCL rpm软件包
$ make pkg.redhat.build
$ ls build/pkg/rpm/

与操作系统无关的tarball：

$ make pkg.txz.build
$ ls build/pkg/txz/

测试

NCCL的测试单独维护在https://github.com/nvidia/nccl-tests。

$ git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git
$ cd nccl-tests
$ make
$ ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 256M -f 2 -g <ngpus>

版权

所有源代码和随附文档的版权归 (c) 2015-2020 NVIDIA CORPORATION 所有。保留所有权利。

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