BytePS安装与配置指南

BytePS安装与配置指南

byteps A high performance and generic framework for distributed DNN training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/byt/byteps

1. 项目基础介绍

BytePS 是一个高性能的通用分布式训练框架，它支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架，并可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。BytePS 在分布式训练中表现出色，相比现有的开源分布式训练框架有显著的性能提升。

2. 关键技术和框架

BytePS 使用了以下关键技术和框架：

• NCCL：用于同一机器内的 GPU 通信。
• RDMA：用于跨机器的 GPU 通信，提供了高效的数据传输。
• 层次化策略、流水线、张量划分、NUMA 感知本地通信、基于优先级的调度：这些是 BytePS 提高分布式训练效率的技术手段。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux
• 编程语言：Python 3
• 依赖框架：TensorFlow / PyTorch / MXNet 中的一个或多个
• CUDA 和 NCCL：BytePS 依赖于 CUDA 和 NCCL。您需要指定 NCCL 的路径，使用 export BYTEPS_NCCL_HOME=/path/to/nccl。默认情况下，它指向 /usr/local/nccl。
• GCC：安装需要 gcc>=4.9。如果您的系统是 CentOS/Redhat 且版本低于 4.9，可以尝试安装 devtoolset-7。

4. 详细安装步骤

4.1 通过 pip 安装

运行以下命令安装 BytePS：

pip3 install byteps

4.2 从源代码构建

如果您想尝试最新特性，可以从源代码安装：

git clone --recursive https://github.com/bytedance/byteps
cd byteps
python3 setup.py install

注意事项：

• 在构建之前，请确保已经安装了 TensorFlow / PyTorch / MXNet 中的一个或多个。
• 如果您的 RDMA 环境已正确安装并测试，安装脚本会自动检测 RDMA 头文件。

4.3 环境变量配置

根据您的 CUDA 和 NCCL 安装路径，配置环境变量：

export BYTEPS_NCCL_HOME=/path/to/nccl

4.4 RDMA 支持

如果您打算使用 RDMA，请确保您的 RDMA 环境已经安装和测试。

以上就是 BytePS 的详细安装和配置指南，按照以上步骤操作后，您就可以开始使用 BytePS 进行分布式训练了。

byteps A high performance and generic framework for distributed DNN training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/byt/byteps