NCCL学习笔记-安装验证

原创 于 2025-01-07 15:23:30 发布
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#学习 #笔记

安装与验证

https://developer.nvidia.com/nccl
安装后将 NCCL 的库路径添加到 LD_LIBRARY_PATH（Linux）中。
安装验证：

python -c "import torch; print(torch.distributed.is_nccl_available())"

如果输出为 True，则说明 NCCL 已成功安装并与 PyTorch 集成。

nvidia nccl安装和测试的实战教程
weixin_43178406的博客
06-20 4万+
本文主要介绍了nvidia nccl安装和测试的实战教程，希望能对安装和使用NCCL的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 实战教程 2.1 安装NCCL 2.2 验证NCCL
机器学习笔记 - PyTorch 分布式训练概览
学以致用 知行合一
06-01 322
对训练集图像进行数据增强])])加载预训练模型首先，检查我们的硬件是否符合 PyTorch Data Parallel。如果符合我们就将模型传递给模块从而并行化我们的模型。我们使用训练数据加载器循环训练集。进入训练集循环后，我们首先启用混合精度并将输入（数据和标签）加载到 CUDA 设备。最后，让模型执行前向传递并使用损失函数计算损失。在评估过程中，我们将PyTorch切换到评估模式。然后，在训练步骤中，我们循环验证数据加载器并在将数据加载到 CUDA 设备之前启用混合精度。
NCCL安装测试
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06-28 2159
直接去下载安装包（要先注册NVIDIA账号，下载安装固定的nccl与cuda版本组合），历史版本点，也可以在github上获取所有版本，点击。根据对应cuda版本下载自己所需要的安装包。
PaddleDetection系列2--NCCL安装及测试
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12-09 2356
我的系统输出为x86_64，代表x86_64架构（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构。安装paddle 环境，使用多卡训练，需要安装NCCL，注意，需要先安装NCCL，再安装paddle。进入python 环境，输入如下命令以及提示信息，证明nccl已安装成功，可以多卡训练。查找能够支持的版本，最终选择2.3.2版本paddle，安装命令如下。paddle对CUDA 11.1支持的版本比较少，因此先进入。安装后输出如下信息证明安装成功。输出上面信息证明测试成功。提示如下，证明安装成功。
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nccl安装 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-u...
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NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信(all-gather, reduce, broadcast)库，Nvidia做了很多优化，以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。本文介绍如何在Ubuntu 16.04 LTS上...
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2401_84433974的博客
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从上图可知，1.6版本左右的PyTorch调用结构如下，最后在ProcessGroup.hpp可以找到对NCCL、Gloo和MPI的调用。而这些蓝色的部分就是基本的分布式通讯库，他们负责实现通讯和一部分计算功能。
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模型并行：模型较大，拆分为不同模块，放在不同的GPU上运行，在第1个GPU的输出结果，输入到第2个GPU运行，串行。不要把张量当入日志中输出，使用“.item()”转换为python的数据类型。数据并行：数据放在不同的GPU上跑，模型放在同一个GPU上，并行。代码：使用os.envisorn，例如。argparse，从命令行中接收参数，加载完模型数据，可以进行模型的拷贝，(v1.0版本，已经很少使用 )优点：多进程执行多卡训练，效率高。PyTorch分布式训练。(推荐)，简称DDP。判断CUDA是否可用。
open-mmlab学习笔记
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OpenMMLab 是一个由香港中文大学多媒体实验室 (MMLab) 发起的开源项目，旨在建立一个通用的、模块化的深度学习模型框架，以便于研究者和开发者能够快速构建和部署深度学习模型。这些框架在计算机视觉领域的研究和应用中发挥了重要作用，帮助研究者和开发者快速实现和部署深度学习模型。: 一个全面的、模块化的、灵活的目标检测工具箱，支持单阶段和双阶段检测器。: 用于语义分割、实例分割和全景分割的框架，提供多种分割网络结构。: 用于生成模型的框架，如条件图像生成、文本到图像生成等。
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ibrary）是用于深度学习应用的高性能通信库，可加速多GPU通信和同步。它能够在多个GPU之间进行高效的数据传输和集体操作，显著提高了分布式GPU系统上深度学习训练和推理的性能。NVIDIA NCCL是加速多GPU系统上深度学习应用的必不可少的工具。其高效的通信原语和集体操作显著提高了分布式训练和推理的性能，使其成为现代深度学习基础架构的关键组成部分。
下载及安装NCCL教程
Scenery0519的博客
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nccl下载安装参考。
NCCL库的相关环境配置
assassins123的博客
05-28 3303
至此可以顺利在自己的电脑中跑nccl和nccl-test的官方案例了。
ubuntu下安装nccl具体教程
Thanours的博客
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### 安装 NCCL 使用 pkg-config 的指南 为了使用 `pkg-config` 来管理 NCCL 库的编译选项，需要先确保系统上已经正确安装了 NCCL 和 `pkg-config` 工具。 #### 准备工作 确认已安装必要的依赖项和工具链。对于 Ubuntu 系统来说，可以通过以下命令来更新包列表并安装基础开发环境： ```bash sudo apt-y build-essential devscripts debhelper dh-make dkms fakeroot git libnuma-dev python3-all python3-setuptools wget zip unzip zlib1g-dev ``` #### 下载与安装 NCCL 获取适用于当前 CUDA 版本的 NCCL 软件包。假设正在使用的操作系统版本为 Ubuntu 18.04 并搭配 CUDA 10.0[^3]，可以按照 NVIDIA 提供的方法下载官方发布的二进制文件或源码构建最新稳定版。 如果选择通过 APT 存储库方式简化安装过程，则可执行如下操作： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit libcudnn7=7.6.5.32-1+cuda10.0 nccl-repo-ubuntu1804-2.4.7-ga-cuda10.0 ``` 上述命令会自动处理 NCCL 及其依赖关系的安装，并将其注册到系统的 `pkg-config` 数据库中。 #### 验证安装成功与否 完成以上步骤之后，应该能够利用 `pkg-config` 查询 NCCL 编译标志以及链接器参数： ```bash nccl_include=$(pkg-config --cflags-only-I nccl | sed 's/-I//') echo "Include path for NCCL headers is ${nccl_include}" nccl_lib=$(pkg-config --libs-only-L nccl | sed 's/-L//') echo "Library search paths are ${nccl_lib}" ``` 此外还可以尝试编写简单的测试程序验证 NCCL 是否正常运作。
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