使用系统内NCCL环境重新编译Pytorch

已于 2024-11-27 23:50:23 修改
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文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2024-11-26 11:12:53 首次发布
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intro：

     费了老大劲,来重新编译pytorch，中间报了无数错误。原生的编译好的pytorch是直接用的其自带NCCL库，并且从外部是不能进行插桩的，因为根本找不到libnccl.so文件。下面记录下重新编译pytorch的过程。指定USE_SYSTEM_NCCL=1。这里不知道为啥，用原生库进行编译的时候，总会爆nvlink相关的错误，如果有知道的大神，可以在评论区赐教，万分感谢。

相关环境配置

Ubuntu 22.04.5 LTS

cuda 11.8+ cudnn 8.9.7

python 3.11.10

torch V2.0.1+ nccl 2.21.5

NVIDIA GeForce RTX 4090 D 

gcc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0

cmake version 3.22.1

如果WSL和cuda以及cudnn不太会配的可以参考：Windows11 + WSL Ubuntu + Pycharm + Conda for deeplearning | 公孙启

        以下是查看一些环境使用的bash命令，可以根据本地配置的路径自行修改，关于系统内搭建NCCL环境的方法可以参考：

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