在单台服务器上,可以使用./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 8启动测试 命令说明:8 张GPU(-g 8)执行 all_reduce操作,数据量从 8B(-b 8) 到 128M(-e 128M), 数据量每次翻倍(-f 2) 通过MPI 方式执行:mpirun -np 8 ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 1...
使用turtlebot我参考了/opt/ros/melodic/share/turtlebot3_gazebo文件夹下的文件,里面包含了发行包的示例文件,你去网上搜gazebo仿真都是让你直接运行了这些文件,要学会自己看这些文件,模仿,然后就可以使用到自己的项目中了。 写一个名为place_robot.launch的文件放置机器人,TURTLEBOT3_MODEL是你自己设置的turtlebot种类,...
1、使用 CUDA 来编译 PyTorch获得内置的 NCCL 支持 需要使用 CUDA 来编译 PyTorch,获得内置的 NCCL 支持。通过CUDA编译PyTorch,可以获得内嵌NCCL的版本,从而支持分布式训练。 NCCL的安装 目前NCCL不支持在Windows上安装和使用。NCCL主要针对Linux操作系统进行了开发和优化,并与Linux上的深度学习框架集成。因此,如果在Windo...
本文介绍如何使用NCCL集合通信库测试多台高性能计算GPU实例组成的集群的性能。 背景信息 火山引擎高性能计算GPU(简称HPC GPU)实例为云端机器学习 (ML) 训练和高性能计算 (HPC) 应用程序提供了最高性能,研究人员、数据科学家和开发人员可以在几分钟内部署多节点ML训练工作负载或紧密耦合的分布式HPC应用程序。
NCCL提供了一组高效的通信原语,可以方便地在不同GPU之间进行数据传输和同步操作。NCCL的设计目标是高效可扩展的,它采用了多层次的优化策略,包括流式多线程设计、异步数据传输和GPU亲和力等。NCCL的使用非常简单,用户只需要调用相应的通信原语即可完成数据传输和同步操作。