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NCCL深度學習之初始化及ncclUniqueId的產(chǎn)生源碼解析_python_腳本之家

NCCL NCCL是英偉達開源的GPU通信庫,支持集合通信和點對點通信。 看下官方給的一個demo: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
www.dbjr.com.cn/article/2816...htm 2025-5-30

python 詳解如何使用GPU大幅提高效率_python_腳本之家

CuPy使用Python提供GPU加速計算。CUPY使用CUDA相關庫,包括 CuBLAS、CUDNN、Curand、CuoSver、CuPaSeSE、Cufft和NCCL,以充分利用GPU架構 cupy我覺得可以理解為cuda for numpy,安裝方式pip install cupy,假設 1 2 importnumpy as np importcupy as cp 那么對于np.XXX一般可以直接替代為cp.XXX。 其實numpy已經(jīng)夠快了,...
www.dbjr.com.cn/article/2287...htm 2025-6-8

PyTorch高級特性與性能優(yōu)化方式_python_腳本之家

# 初始化進程組,啟動分布式環(huán)境 dist.init_process_group(backend='nccl') # 創(chuàng)建模型并將該模型復制到每個GPU上 model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 2.混合精度訓練 混合精度訓練結合了使用不同精度(例如,FP32和FP16)的優(yōu)勢,以減少內存使用、加速訓練過程,并有時也能獲得數(shù)值穩(wěn)定性的提升。
www.dbjr.com.cn/python/341446a...htm 2025-6-9

pytorch 同步機制的實現(xiàn)_python_腳本之家

在多GPU 環(huán)境中,PyTorch 使用 NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 來管理多 GPU 之間的同步和通信。PyTorch 的torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel會自動處理多 GPU 之間的數(shù)據(jù)同步。 多GPU 同步主要依賴 NCCL 庫,它允許 GPU 之間通過all_reduce、all_gather等通信模式來同步...
www.dbjr.com.cn/python/327774d...htm 2025-5-30

深度學習之GPU,CUDA和cuDNN的理解_python_腳本之家

我們知道做深度學習離不開GPU,不過一直以來對GPU和CPU的差別,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些資料整理下,希望不僅可以幫助自己理解,也能夠幫助到其他人理解。 先來講講CPU和GPU的關系和差別吧。截圖來自資料1(CUDA的官方文檔): 從上圖可以看出GPU(圖像處理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央處理器,Cent...
www.dbjr.com.cn/article/2751...htm 2025-6-6

Pytorch介紹與安裝過程_python_腳本之家

nvidia-cuda-nvrtc-cu12, nvidia-cuda-runtime-cu12, nvidia-cudnn-cu12, nvidia-cufft-cu12, nvidia-cufile-cu12, nvidia-curand-cu12, nvidia-cusolver-cu12, nvidia-cusparse-cu12, nvidia-cusparselt-cu12, nvidia-nccl-cu12, nvidia-nvjitlink-cu12, nvidia-nvtx-cu12, setuptools, sympy, triton,...
www.dbjr.com.cn/python/342755q...htm 2025-6-3

本機安裝PaddlePaddle安裝指南及步驟詳解_python_腳本之家

不支持NCCL 第一中安裝方式:使用pip安裝 ??您可以選擇“使用pip安裝”、“使用conda安裝”、“使用docker安裝”、“從源碼編譯安裝” 四種方式中的任意一種方式進行安裝。 ??本節(jié)將介紹使用 pip 的安裝方式。 ??1. 需要您確認您的 操作系統(tǒng) 滿足上方列出的要求 ...
www.dbjr.com.cn/article/2318...htm 2025-6-5

NCCL深度學習Bootstrap網(wǎng)絡連接建立源碼解析_python_腳本之家

上次介紹到rank0的機器生成了ncclUniqueId,并完成了機器的bootstrap網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡的初始化,這節(jié)接著看下所有節(jié)點間bootstrap的連接是如何建立的。 rank0節(jié)點執(zhí)行ncclGetUniqueId生成ncclUniqueId 通過mpi將Id廣播到所有節(jié)點,然后所有節(jié)點都會執(zhí)行ncclCommInitRank,這里其他節(jié)點也會進行初始化bootstrap網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡的操作...
www.dbjr.com.cn/article/2816...htm 2025-5-31

PyTorch 分布式訓練的實現(xiàn)_python_腳本之家

backend='nccl', # GPU 用 nccl,CPU 用 gloo init_method='env://', world_size=world_size, rank=global_rank ) init_method='env://':表示從環(huán)境變量中讀取初始化信息。 nccl 是NVIDIA 的高性能通信庫,支持 GPU 間高速通信。 五、分布式訓練的代碼結構 使用PyTorch 實現(xiàn)分布式訓練的基本框架: 1 2 3...
www.dbjr.com.cn/python/3415408...htm 2025-6-1

Python和c++代碼實現(xiàn)高性能異構分布式并行互聯(lián)系統(tǒng)_服務器其它_腳本之...

ncclRecv(buffer, size, ncclInt, sourceRank, comm, stream); ncclCommDestroy(comm); 任務調度模塊 功能: 分配和調度任務到不同的計算節(jié)點,優(yōu)化資源利用率。 實現(xiàn)細節(jié): 任務分解: 將大任務分解為小任務,分配到不同的計算節(jié)點,支持動態(tài)負載均衡。調度算法: 使用靜態(tài)或動態(tài)調度算法,如輪詢、最短任務優(yōu)先等,根據(jù)...
www.dbjr.com.cn/server/325677w...htm 2025-5-29