使用Conda安装NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)的步骤如下: 打开命令行界面: 在Linux或macOS上,打开终端。 在Windows上,打开命令提示符或PowerShell。 添加NVIDIA的Conda渠道(如果尚未添加): bash conda config --add channels nvidia 这一步操作是为了确保conda能够从NVIDIA的官方渠道下载NCCL包。 安...
确保将CUDA和CUDNN的路径添加到系统路径中。步骤7:安装NCCLNCCL是NVIDIA Collective Communications Library的缩写,用于多GPU训练。在激活的虚拟环境中,使用以下命令安装NCCL: pip install nccl==2.7.8-1+cuda11.0 这将安装NCCL包。完成上述步骤后,您应该已经成功配置了Python开发环境,并安装了所需的依赖项,包括Conda...
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多卡的话,安装 NCCL https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download 安装conda,并配置通道 vim ~/.condarc 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 show_channel_urls: true ssl_verify: true channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna...
pip install nvidia-cufft-cu12==11.3.0.4 nvidia-cusolver-cu12==11.7.1.2 nvidia-cusparse-cu12==12.5.4.2 nvidia-nccl-cu12==2.23.4 nvidia-nvjitlink-cu12==12.6.77 pip install rdkit==2024.3.5 scipy==1.14.1 tabulate==0.9.0 toolz==1.0.0 ...
PyTorch的官方二进制版本是预编译的PyTorch,内置了深度学习库,如 cuDNN 和 NCCL,以提供 GPU 支持。 在Conda 中,软件包的来源渠道(channel)具有优先级。在环境.yml 文件中,应该将官方 PyTorch 渠道设置为高优先级,以确保安装的是官方的 PyTorch 二进制版本,这些版本已经包含了 NCCL 和 cuDNN 库。如果你不设置...
如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装 CPU 版的 PaddlePaddle AI检测代码解析 对于CUDA 10.1,需要搭配cuDNN 7 (cuDNN>=7.6.5, 多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为: conda install paddlepaddle-gpu==2.2.1 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ ...
安装过程无报错,最后提示安装了如下组件: Installing collected packages: triton, nvidia-cusparselt-cu12, mpmath, typing-extensions, sympy, pillow, nvidia-nvtx-cu12, nvidia-nvjitlink-cu12, nvidia-nccl-cu12, nvidia-curand-cu12, nvidia-cufft-cu12, nvidia-cuda-runtime-cu12, nvidia-cuda-nvrtc-cu...
创建虚拟环境并安装依赖库 conda create -n mindsporepython=3.7.5cudatoolkit=10.1cudnn=7.6.5gmp=6.1.2 nccl openmpi# conda create -n {your_virtual_env_name} lib_1=version lib2=version lib3 ... 也可先创建环境后安装: conda create -n mindspore# conda create -n {your_virtual_env_name}conda...
在框架环境安装完成以后都可以通过在训练时直接设置一些语句实现多 GPU 的使用,只要环境配置好无需额外安装其他东西,但是对于一些相对来说老牌的框架步骤就会复杂一些,例如本文的主角 Theano ,以及Caffe, Caffe 需要在配置前安装 NCCL,然后在编译Caffe 的时候选择USE_NCCL选项,才可以在后面的使用中使用多GPU来训练,...