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...
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...
多机运行hello_c脚本可以成功运行,但nccl-tests报错 成功运行多机通信测试脚本: mpirun -np 2 -hostfile hostfile -pernode bash -c 'echo "Hello from process $OMPI_COMM_WORLD_RANK of $OMPI_COMM_WORLD_SIZE on $(hostname)"' 但是运行nccl-tests报类似错误: [epyc.node1:50515]PMIXERROR: ERROR in ...
-x NCCL_SOCKET_IFNAME=bond0 #指定了 NCCL 使用的网络接口 -x UCX_TLS=sm,ud #调整MPI使用的传输模式 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -x NCCL_IBEXT_DISABLE=1 #如使用RoCE网络,此处应禁用 -x NCCL_ALGO=ring /root/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 512 -e 18G -f 2 -g 1 #执行all red...
工具说明:NCCL-Tests NVIDIA提供的NCCL是当前面向AI的集合通信事实标准,NCCL-Test 是 NVIDIA 开源的工具,我们可以在官方Github下载来进行不同算法的性能测试(例如:ring,trees…)。本次测试使用All reduce的ring算法来进行性能评估。 **代码语言:**javascript ...
-x NCCL_IBEXT_DISABLE=1 #如使用RoCE网络,此处应禁用 -x NCCL_ALGO=ring /root/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 512 -e 18G -f 2 -g 1 #执行all reduce操作 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
NCCL Tests These tests check both the performance and the correctness ofNCCLoperations. Build To build the tests, just typemake. If CUDA is not installed in /usr/local/cuda, you may specify CUDA_HOME. Similarly, if NCCL is not installed in /usr, you may specify NCCL_HOME. ...
登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录 没有帐号,去注册 编辑仓库简介 简介内容 https://github.com/NVIDIA/nccl-tests 主页 取消 保存更改 1 https://gitee.com/xble/nccl-tests.git git@gitee.com:xble/nccl-tests.git xble nccl-tests nccl-tests master深圳...
Hi All, I'm trying to understand why my RTX 4090s hang on the all_reduce NCCL test. When I swap out the 4090s for 2080tis, the test works as expected. user@4090-INSTALL:~/nccl-tests$ ././build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 2 nThre...
To build the tests, just typemake. If CUDA is not installed in /usr/local/cuda, you may specify CUDA_HOME. Similarly, if NCCL is not installed in /usr, you may specify NCCL_HOME. $make CUDA_HOME=/path/to/cuda NCCL_HOME=/path/to/nccl ...