2013 年后的一些 MPI 版本是 CUDA-aware 的,意思是 MPI 会使用 NVLINK 来对同一个工作站的 GPUs 做数据传递。这种情况,CUDA 的统一虚拟内存和 MPI 共同被使用,让程序非常简单直观。MPI 库有很多函数,但常用的一小撮就够构建一个应用了。详细的可以去看官方文档。 // 这些函数都返回一个整数, 0 代表 MPI_...
if you are combining MPI and CUDA, you often need to send GPU buffers instead of host buffers. Without CUDA-aware MPI, you need to stage GPU buffers through host memory, usingcudaMemcpyas shown in the
GPUDirect:CUDAawareMPI Date:July9th,2013|Category: https://.olcf.ornl.gov/tutorials/gpudirect-mpich-enabled-cuda/ Contents 1.Introduction: 2.HowtoEnable 3.Examples 1.CUDAC 2.CUDAFortran 3.OpenACCC 4.OpenACCFortran 4.Optimizations 1.Pipelining ...
Compute Capability的数值和GPU的计算速度无关，但是和GPU可执行的任务种类有关。在NVIDIA上的CUDA FAQ上...
MPI和CUDA是完全兼容的。支持GPU之间不同节点上移动数据的MPI有两种实现方式:传统的MPI和CUDA-aware MPI。 在传统的MPI中,只有主机内存的内容可以直接通过MPI函数来传输。在MPI把数据传递给另一个节点之前,GPU内存中的内容必须首先使用CUDA API复制回主机内存。 在CUDA-aware MPI中,可以把GPU内存中的内容直接传递给...
2 NVIDIA一直在试图使CUDA做到MPI-Aware 目标是让MPI能够直接发送和接受GPU buffer,而不像目前一样需要先把数据传回Host(CPU)端。好处有很多,尤其是对于NVIDIA这样生产Discrete GPU的厂商,MPI-Aware CUDA可以使Multi-Node的大数据处理变得更高效。CUDA 4.0之后的UVA以及GPUDirect都是同样或相似目标下的努力。我期待在...
参考原文: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/mpi.html#inter-gpu-communication-with-cuda-aware-mpi 说实话,我不太认为有人在使用分布式pytorch的时候会同时开两个
CUDA-Aware MPI is an MPI implementation that allows GPU buffers (e.g., GPU memory allocated with cudaMalloc) to be used directly in MPI calls. However, CUDA-Aware MPI by itself does not specify whether data is staged through CPU memory or passed directly from GPU to GPU. That's where ...
Background information v4.0.3 installed from source (tar) cuda aware mpi cuda 10.2 This is not a system problem, but suspected behavior/implementation issue in cuda-aware MPI. it will happen on all systems Details of the problem Inside c...