其他一些基准也提供了算法带宽,但根据ranks的不同,带宽也不同(随着ranks的增加而降低)。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。使用该总线带宽,我们可以将其与硬件峰值带...
对于集体操作,算法带宽会随节点数量变化,而总线带宽则提供一个更一致的硬件能力对比。 虽然算法带宽对发送/接收等点对点操作很有意义,但它并不总是有助于测量集体操作的速度,因为理论峰值算法带宽并不等同于硬件峰值带宽,通常取决于ranks。大多数基准仅提供时间测量,这对于大型系统来说很难解释。其他一些基准也提供了算...
在现代的深度学习框架中,如TensorFlow、PyTorch和Keras,NCCL通常作为后端通信库,与框架的API紧密集成,为用户提供一个简单易用的编程接口。 这里通过使用不同的网络配置,在双机进行了nccl-test测试,获得了不同的结果,并尝试进行简单分析。 一、本地环境 有2台机器,配置完全相同 1. 网卡接口 ifconfig的结果: - eno2...
安装依赖,nccl-test 依赖nccl,cuda,mpi: nccl & cuda:https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-downloadopenmpi:https://www.open-mpi.org/software/ompi/v4.1/ 下载源码:git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git 编译(根据需要可以指定 CUDA地址,NCCL地址。默认情况下,无需指定,需要设置 MPI=1,...
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(NCCL_VERSION_CODE>=NCCL_VERSION(2,10,0)&&test_ncclVersion>=NCCL_VERSION(2,10,0)){test_opnum++;// ncclAvg#if defined(__CUDA_BF16_TYPES_EXIST__)test_typenum++;// bfloat16#endif}if(NCCL_VERSION_CODE>=NCCL_VERSION(2,11,0)&&test_ncclVersion>=NCCL_VERSION(2,11,0)){test_opnum...
nccltest原理 NCCL通过使用底层的GPU-Direct RDMA技术,绕过主机CPU和系统内存,直接在不同GPU之间进行数据传输。这种直接内存访问技术能够极大地提高数据传输的吞吐量和降低传输的延迟,从而提高整个集群的性能。此外,NCCL还支持异步数据传输,可以在数据传输操作进行的同时执行计算操作,进一步提高系统的效率。 NCCL提供了一些...
第四步:使用PerfTest测试节点间带宽和时延 在节点A执行以下命令,查询mlx5_1网卡的IP地址。 执行ibdev2netdev命令,查看节点网卡与mlx5_1网卡的对应关系。 执行ifconfig命令,查询mlx5_1网卡对应的节点网卡的IP地址: 执行以下命令。 ib_write_bw -a -b -d mlx5_1 -x 3 --report_gbits ...
【摘要】 本文旨在在此机器上做NCCL-test测试, 先装机,在测试。 0. 前置条件 华为云Ant8裸金属服务器,使用IMS公共镜像Ubuntu 20.04 x86 64bit sdi3 for Ant8 BareMetal. 镜像中仅预置IB驱动; NVIDIA驱动均未安装。 本文旨在在此机器上做NCCL-test测试, 先装机,在测试。装机软件预览如下: ...
Docker image to run NCCL test on 2 GPUsThis project is a docker containing a minimal run NCCL-test across 2 gpus. The host only needs to install NVIDIA drivers, docker, docker-compose, and nvidia extensions for docker, all other sw is contained in this docker image.sh...