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...
设置NCCL_IB_DISABLE=1时本机信息如下: <systemversion="1"><cpunumaid="1"affinity="ffff,fffff000,000000ff,fffffff0,00000000"arch="x86_64"vendor="GenuineIntel"familyid="6"modelid="106"><pcibusid="0000:ca:00.0"class="0x060400"vendor="0x11f8"device="0x4000"subsystem_vendor="0x11f8"subsy...
NCCL-Tests常用参数及解释 GPU 数量-t,--nthreads <num threads> 每个进程的线程数量配置， 默认 1；-g,--ngpus <GPUs per thread> 每个线程的 GPU 数量，默认 1；数据大小配置-b,--minbytes <min size in bytes> 开始的最小数据量，默认 32M；-e,--maxbytes <max size in bytes> 结束的最大数据量...
# Rank 8 Group 0 Pid 253834 on bm-2204qhn device 0 [0x0f] NVIDIA H20 # Rank 9 Group 0 Pid 253835 on bm-2204qhn device 1 [0x34] NVIDIA H20 # Rank 10 Group 0 Pid 253836 on bm-2204qhn device 2 [0x48] NVIDIA H20 # Rank 11 Group 0 Pid 253837 on bm-2204qhn device 3 [0...
工具说明:NCCL-Tests NVIDIA提供的NCCL是当前面向AI的集合通信事实标准,NCCL-Test 是 NVIDIA 开源的工具,我们可以在官方Github下载来进行不同算法的性能测试(例如:ring,trees…)。本次测试使用All reduce的ring算法来进行性能评估。 root@bm-2204kzq:~# /usr/local/openmpi/bin/mpirun #多机集群测试需要使用MPI方式...
工具说明:NCCL-Tests NVIDIA提供的NCCL是当前面向AI的集合通信事实标准,NCCL-Test 是 NVIDIA 开源的工具,我们可以在官方Github下载来进行不同算法的性能测试(例如:ring,trees…)。本次测试使用All reduce的ring算法来进行性能评估。 **代码语言:**javascript ...
工具说明:NCCL-Tests NVIDIA提供的NCCL是当前面向AI的集合通信事实标准,NCCL-Test 是 NVIDIA 开源的工具,我们可以在官方Github下载来进行不同算法的性能测试(例如:ring,trees…)。本次测试使用All reduce的ring算法来进行性能评估。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
你可以尝试运行nccl-tests中的all_reduce_perf测试来检查NCCL是否能识别并使用InfiniBand设备。 如果测试失败或未显示InfiniBand设备,可能是NCCL配置问题或设备驱动问题。 根据NCCL和InfiniBand的配置指南,检查相关配置是否正确: 检查/etc/nccl.conf(或NCCL的配置文件)中的设置,确保没有错误地禁用了InfiniBand支持。 根据你...
1.1 NCCL官网案例源码详解One Device per Process or Thread_哔哩哔哩_bilibili 对应源码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 intmain(int argc,char*argv[]){// 定义一个整数变量size,代表缓冲区大小为32MBint size=32*1024*1024;// 定义MPI相关的变量,包括当前进程的排名(myRank)、总进程数...
Bash # create the environmentsaz ml environment create --file ./environments/azureml/env.yml az ml environment create --file ./environments/nvidia/env.yml# run the job and manually override its environmentaz ml job create -f ./gpu_perf_job.yml --web --setenvironment="...