sudo dpkg -i build/pkg/deb/libnccl-dev_2.19.3-1+cuda12.4_amd64.deb 五、NCCL-tests安装 5.1 下载NCCL-tests GitHub - NVIDIA/nccl-tests: NCCL Tests 到Github上下载zip包并解压缩,或者 git clonehttps://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git 5.2 安装NCCL-tests 进入NCCL目录,并make cdnccl-tests-maste...
https://github.com/NVIDIA/nccl-tests 工具安装 1、对于cuda、cudnn、nccl的环境安装可以看: https://cloud.tencent.com/developer/article/2162519 2、然后编译工具,编译的结果在build文件夹里: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cd nccl-test make 工具介绍 NCCL 测试性能指...
NCCL测试依赖于MPI以在多个进程和多个节点上工作。如果你想使用MPI支持编译这些测试,需要将环境变量MPI设置为1,并将MPI_HOME设置为MPI安装的路径。 #克隆该repogit clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.gitcdnccl-tests# 编译支持mpi的testmakeMPI=1MPI_HOME=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openmpi 成功后...
如何安装nccl-test? 概述 nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址:https://github.com/NVIDIA/nccl-tests 目前已经支持的测试方法: all_gather_perf:测试 all-gather 操作的性能。在 all-gather 操作中,每个节点都有一个值...
NCCL的测试程序通常位于NCCL的安装目录中。你可以使用以下命令来运行测试: bash cd /usr/local/nccl-<version>/share/nccl/tests make ./build/all_tests_cuda 请替换<version>为你的NCCL版本。如果所有测试都通过,那么你的NCCL安装就是成功的。 注意事项 上述步骤可能因你的Linux版本、CUDA版本...
3. 验证NCCL是否安装成功 选择一个合适的位置: git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git cd nccl-tests make -j12 CUDA_HOME=/usr/local/cuda ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 256M -f 2 -g <ngpus> CUDA_HOME有毒啊,不指定就报错; ...
nccl安装pytorch 因为工作需要,必须安装使用NCL,然后通过官网的建议,是直接利用conda安装,接下来就是苦难之旅。第一步,window安装子系统win10已经支持安装Ubuntu虚拟系统,直接在 Microsoft Store 中搜索 Ubuntu 18.04 LTS (其它版本也行)选择安装。安装成功后可以在菜单中启动子系统。第一次启动,此时可能会报错,提示如下...
1.安装依赖,nccl-test nccl ,mpi,cuda openmpi: https://www.open-mpi.org/software/ompi/v4.1/ 2.下载源码:git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git 3.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,开启 MPI支持) make -j40 MPI=1 MPI_HOME=/path/to...
先安装编译nccl-test 注意事项: MPI路径版本需要匹配, 可以通过 ls /usr/mpi/gcc/ 查看openmpi的具体版本. cd/rootgitclone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.gitcd./nccl-testsmakeMPI=1MPI_HOME=/usr/mpi/gcc/openmpi-4.1.2a1 -j8 注意:编译时需要加上MPI=1的参数,否则无法进行多机之间的测试 ...
安装NCCL-TEST库 git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests/ 因为只有单节点服务器,所以直接编译,测试 make ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 8 结果为 # Rank 0 Group 0 Pid 2171055 on 3f1ef04f6fde device 0 [0x07] NVIDIA A100-SXM4-40GB # Rank 1 Group 0 Pid ...