AICB 项目安装与使用教程

AICB 项目安装与使用教程

aicb 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aicb

1. 项目的目录结构及介绍

AICB（Artificial Intelligence Communication Benchmark）项目的目录结构如下：

• core: 核心代码，包含主要的逻辑和算法。
• download: 存放下载的数据和文件。
• images: 存储项目所需的图片文件。
• log_analyzer: 日志分析工具。
• results/: 存储运行结果。
• scripts: 脚本文件，用于运行和测试。
• training: 训练相关的代码和文件。
• utils: 实用工具类和函数。
• visualize: 可视化工具。
• workload: 工作负载相关的文件。
• workload_generator: 生成工作负载的脚本和工具。
• .gitignore: Git忽略文件列表。
• Dockerfile: Docker构建文件。
• License: 许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• aicb.py: 项目主程序文件。
• run_suites.py: 运行所有测试套件的脚本。
• workload_applyer.py: 应用工作负载的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts目录下的脚本。以下是一些主要的启动脚本：

• megatron_gpt.sh: 用于启动基于Megatron框架的GPT模型测试。
• run_suites.py: 运行AICB中包含的所有测试套件。

启动脚本通常会设置一些基本参数，如节点数量（--nnodes）、节点排名（--node_rank）、每个节点的GPU数量（--nproc_per_node）、主节点地址（--master_addr）和端口（--master_port）。

例如，使用megatron_gpt.sh脚本启动的命令如下：

sh scripts/megatron_gpt.sh \
--nnodes 1 --node_rank 0 --nproc_per_node 8 --master_addr localhost --master_port 29500 \
-m 7 --world_size 8 --tensor_model_parallel_size 2 --pi

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过环境变量和命令行参数进行。以下是运行时可能需要设置的一些主要配置：

• --nnodes: 节点数量，即集群中的服务器数量。
• --node_rank: 当前节点的排名，用于多节点分布式计算。
• --nproc_per_node: 每个节点上运行的进程数，通常与GPU数量相同。
• --master_addr: 主节点的IP地址。
• --master_port: 主节点的端口。
• -m: 模型参数，如7代表7B大小的模型。

除了命令行参数，还可能需要配置环境变量，这些环境变量通常与PyTorch相关，用于设置分布式训练的环境。

在具体运行前，需要确保所有节点上的环境变量和参数设置正确，以保证测试或训练的顺利进行。

aicb 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aicb