6. nccl-test测试 测试命令 /root/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 8 -e 1024M -f 2 -g 8 测试结果如下 7. 安装docker yum-config-manager --add-repo https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum list docker-ce --showduplicates | sort -r 查看当前...
(4)安装ncclsudo apt install libnccl2=2.5.6-1+cuda10.0 libnccl-dev=2.5.6-1+cuda10.0 (5)配置系统环境变量 nccl默认的安装目录是/usr/lib/x86_64-linux-gnu,在~/.bashrc文件中添加以下内容之后保存文件,使用 source ~/.bashrc使文件的配置生效。 #设置cuda库的目录exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_P...
如果运行后,提示找不到 cudnn,需要在环境变量中加上 lib: export LD_LIBRARY_PATH=/home/xx/miniconda3/envs/paddle/lib:$LD_LIBRARY_PATH 最后,来检查下是否安装成功: import paddle paddle.utils.run_check() 如果在 Paddle 中使用多 GPU,还要安装 nccl2: wget https://developer.download.nvidia.com/comp...
您可以将 NVIDIA NGC 容器用于已包含 NCCL2 的 PyTorch,或者您可以从源代码构建 PyTorch 并使用本地安装的 NCCL3。https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 使用NCCL 后端初始化分布式进程组。 您可以使用带有 backend=“nccl” argument4 的 init_process_group() 函数。 您还需要根据分布式设置指定 ini...
因此理论上支持安装任何CUDA版本（驱动版本向后兼容），由于新版本的CUDA功能更强，简单点来说安装最新的...
至此,cuda的安装就算完成了。 安装cudnn 13、下载cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载cudnn需要登录账户,可以用QQ或者微信注册一个用户然后登录找到对应cuda版本的cudnn点开找到第一个library点击下载就可以了。 解压下载好的cudnn压缩包,然后执行 # 将文件复制到cuda对应的文件夹下 sudo ...
nccl 编译安装过程: git clone git@github.com:NVIDIA/nccl.git cd nccl make -j src.build (进行编译) cd build export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/yourname/nccl/build/lib # 添加环境变量;也可以配置环境变量.bashrc; export C_INCLUDE_PATH=/home/yourname/nccl/build/include (设置 C ...
5、需要使用 cuDNN 7.6.5 6、Windows 暂不支持 NCCL 7、确认正确安装 Anaconda/miniconda 环境 8、进入 Anaconda 的命令行终端,添加 Paddle 的 conda 清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
最新版本的Ubuntu 64为cuda6.5,可以直接安装 上传者:jiangcunyeyu时间:2014-12-25 nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb ubuntu18.04安装nccl必要文件 从官网下载实在是太慢了... 上传者:weixin_45875127时间:2021-01-27 cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29-1.0-1-amd64.deb ...
ubuntu1604+nccl1.2.3+cuda8.0源码 NVIDIA多GPU加速工具nccl的源码,适用于Ubuntu16.04+cuda8.0环境,安装方式参照readme文件 上传者:rosemary_tu时间:2019-01-04 环境配置文档1 1. 在 nvidia 官网上下载 CUDA,下载之后执行一下命令(这边是 CUDA 8.0): 2. 环境变量配置 2. 进入 cnDNN 5.0 解压之后的 ...