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h****n
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  • 在NCCL的傳輸層分析(一)中,我們主要介紹了NCCL傳輸層中常見的數據結構。本文主要介紹一下NCCL傳輸層中的具體的函數實現,同時分析一下NCCL傳輸層中的具體流程。了解NCCL的傳輸層具體的數據收發流程需要一定的RDMA基礎知識。
    h****n
    2024-12-06
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  • 大模型的并行策略是指在訓練或推理過程中,為了高效利用硬件資源克服單機或者單獨某個設備的限制,對模型和數據進行分布式劃分的技術。大模型并行技術是如今大模型訓練優化的重要手段。
    h****n
    2024-12-07
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  • NCCL傳輸層中采用RDMA技術實現數據的通信,具體實現在net_ib.cc這個文件中。NCCL通過在send端和recv端兩端實現了一個分布式隊列,實現了NCCL中的高效的數據發送等流程。本文將主要介紹一下NCCL傳輸層中常見的數據結構。提示:閱讀本文需要對RDMA技術有一定了解。
    h****n
    2024-12-06
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                UM(Unified Memory)機制和GDR(GPU Direct RDMA)是CUDA中兩項比較重要的特性。 早期寫CUDA程序時,CPU的地址空間和GPU的地址空間是分開的,需要頻繁的使用cudaMemcpy頻繁地將CPU memory和GPU memory之間地內容來回拷貝。 UM機制使得程序員能夠使得指針統一訪問全局的地址空間,而不用管指針所指向的內容具體是在CPU的memory上還是GPU的memory上,省去了CPU和GPU之間顯式地數據拷貝。 而GDR則允許程序員在編寫RDMA相關程序時直接注冊GPU上的memory,然后網卡可以直接將GPU中的memory內容DMA到網卡上,不用再將GPU memory中的內容拷貝到CPU的memory中。
                h****n
                2023-09-26
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              • NCCL(Nvidia communication collective library)是一個Nvidia開發的集合通信庫,支持在單節點或多節點之間的GPU環境下的集合通信操作,提供了基本的集合通信操作原語(send,recv,broadcast,scatter,gather,allreduce等各種操作)。
                h****n
                2023-09-25
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              • 集合通信是大規模分布式機器學習和分布式訓練中的重要中間件。集合通信能夠使得集群中一個進程組內的多個進程之間相互通信。集合通信最早起源于MPI(Message Passing Interface, MPI),用于多CPU集群內進程之間的消息互通。隨著機器學習和深度學習的發展,對算力的要求不斷提高,GPU,DPU,NPU等各種異構硬件也在不斷發展,集合通信也逐漸開始應用于異構計算平臺下,比如Nvidia的NCCL,阿里的ACCL,華為的HCCL。
                h****n
                2023-09-25
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