NCCL实现了针对NVIDIA GPU和网络进行优化的多GPU和多节点通信基元。NCCL提供了诸如全收集（all-gather）、全归约（all-reduce）、广播（broadcast）、归约（reduce）、归约散射（reduce-scatter）以及点对点发送和接收等例程，这些例程经过优化，以实现在节点内部的PCIe和NVLink高速互连以及节点间的NVIDIA Mellanox网络上获得高带宽和低延迟。

Caffe2、Chainer、MxNet、PyTorch和TensorFlow等领先的深度学习框架已将NCCL集成到多GPU多节点系统上加速深度学习训练。

1、使用 CUDA 来编译 PyTorch获得内置的 NCCL 支持

需要使用 CUDA 来编译 PyTorch，获得内置的 NCCL 支持。通过CUDA编译PyTorch，可以获得内嵌NCCL的版本，从而支持分布式训练。

NCCL的安装

目前NCCL不支持在Windows上安装和使用。NCCL主要针对Linux操作系统进行了开发和优化，并与Linux上的深度学习框架集成。因此，如果在Windows系统上进行深度学习开发，可能无法直接安装和使用NCCL。但是，仍然可以在Windows系统上使用GPU和CUDA进行深度学习训练，只是无法使用NCCL提供的特定优化和功能。

T1、自动安装和配置 NCCL

在某些情况下，NCCL 可能已随 NVIDIA GPU 驱动程序的安装而自动安装，并已与 CUDA 和 PyTorch 集成。因此，在手动安装之前，请确保您的系统上没有已安装的 NCCL 版本。

T2、手动安装和配置 NCCL

请注意，以下步骤仅适用于手动安装和配置 NCCL。

下载NCCL

NCCL下载地址：NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) | NVIDIA Developer

下载适用于您的操作系统和 GPU 的 NCCL 安装包。确保选择与您的系统和 CUDA 版本兼容的版本。

NCCL可作为NVIDIA HPC SDK的一部分下载，并可作为独立软件包下载适用于Ubuntu和Red Hat的版本。

安装 NCCL

解压下载的 NCCL 安装包，并按照其中的安装指南执行安装。通常，安装步骤包括运行特定的安装脚本或执行预定义的安装命令。

配置环境变量

安装完成后，需要将 NCCL 的路径添加到系统的环境变量中，以便其他应用程序可以找到它。具体的步骤会因操作系统而异，但通常涉及将 NCCL 的库路径添加到 LD_LIBRARY_PATH（Linux）或 PATH（Windows）环境变量中。

验证安装

安装完成后，您可以使用以下代码片段来验证 NCCL 的安装情况：

python -c "import torch; print(torch.cuda.nccl.version())"

或


import torch
print(torch.cuda.nccl.is_available())

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

NCCL的使用方法

1、基础用法

(1)、集成NCCL到深度学习框架

NCCL与主流的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）进行了集成，以加速多GPU多节点训练。您需要确保您使用的深度学习框架已经集成了NCCL，并按照相应框架的文档和示例进行配置。

(2)、初始化NCCL环境

在您的深度学习代码中，您需要初始化NCCL环境以便进行多GPU通信。这通常涉及创建NCCL通信组、设置设备标识符等操作。具体的初始化过程可以参考NCCL的官方文档和示例代码。

(3)、使用NCCL通信操作

一旦NCCL环境初始化完成，您可以使用NCCL提供的通信操作来执行诸如全收集（all-gather）、全约简（all-reduce）、广播（broadcast）等并行通信任务。这些通信操作将充分利用GPU和网络之间的高带宽和低延迟，以提高多GPU多节点系统上的深度学习训练性能。

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