Nesta página, explicamos como instalar o NCCL/gIB
com pacotes de software Debian (.deb) ou o Red Hat Package Manager (.rpm).
Essa instalação permite executar testes do NCCL em instâncias de máquina
virtual (VM) A3 Ultra, A4 e A4X. Os exemplos a seguir são para testes de dois nós.
Para executar testes do NCCL no A3 Mega e no A3 High, consulte Criar uma instância A3 Mega ou A3 High com o GPUDirect ativado.
Se você usa programadores como Cluster Director, Cluster Toolkit ou GKE, não precisa seguir as etapas desta página. Em vez disso, consulte o seguinte:
- Executar o NCCL em clusters do GKE que usam a configuração padrão
- Executar o NCCL em clusters personalizados do GKE que usam A4X
- Executar o NCCL em clusters personalizados do GKE que usam A4 ou A3 Ultra
- Executar testes da NCCL em clusters do Slurm
- Executar testes da NCCL em clusters do Slurm no Cluster Director
Instalar nccl-gib
Dependendo de onde você executa as cargas de trabalho, instale o NCCL/gIB na VM convidada ou na imagem do contêiner.
O pacote nccl-gib é agrupado com uma biblioteca e cabeçalhos NCCL da NVidia não modificados (libnccl2.so). Todo o conteúdo do NCCL/gIB é instalado no diretório /usr/local/gib. Algumas dependências também são buscadas no repositório da distribuição.
Debian 12+/Ubuntu 20.04+ (pacote .deb)
# If you're not using an image from Google, trust the Google Cloud signing key curl http://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/cloud.google.gpg # Add gpudirect-gib-apt repo echo 'deb https://packages.cloud.google.com/apt gpudirect-gib-apt main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nccl-gib.list sudo apt update sudo apt install nccl-gib
RockyLinux/CentOS/RHEL 9 ou mais recente (pacote .rpm)
# Add gpudirect-gib-rpm repo sudo tee -a /etc/yum.repos.d/nccl-gib.repo << EOL [gpudirect-gib-rpm] name=NCCL/gIB baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/gpudirect-gib-rpm enabled=1 repo_gpgcheck=0 gpgcheck=0 sudo dnf makecache sudo dnf install nccl-gib
Se você estiver usando imagens de SO padrão, também precisará instalar o driver NVIDIA DOCA-OFED mais recente. Não é necessário instalar esse driver se você estiver usando imagens otimizadas com A* do Google, como Container OS ou Imagens do SO Ubuntu/RockyLinux do acelerador convidado.
Para evitar que as VMs executem versões diferentes do pacote nccl-gib, recomendamos que você atualize nccl-gib antes de executar as cargas de trabalho do NCCL ou desative as atualizações automáticas.
Usar NCCL/gIB
Para ativar o NCCL/gIB nas suas cargas de trabalho, verifique o seguinte:
/usr/local/gib/scripts/set_nccl_env.shé originado no seu ambiente de execução. O arquivo de origem inclui todas as variáveis de ambiente necessárias para o NCCL/gIB, e o Google espera atualizá-las em versões futuras do NCCL/gIB.- O diretório
/usr/local/gib/lib64está emLD_LIBRARY_PATH.
Para verificar se o NCCL/gIB está ativado, confira se as seguintes entradas de registro no nível INFO do NCCL estão presentes:
# A sample log entry from NCCL core
vm-0:606:642 [6] NCCL INFO Using network gIB
# A sample log entry from the gIB network plugin
vm-0:606:642 [6] NCCL INFO NET/gIB : Initializing gIB v1.0.5
Executar testes da NCCL
Para saber como executar testes do NCCL em um ambiente programado, consulte o seguinte:
- Executar o NCCL em clusters do GKE que usam a configuração padrão
- Executar o NCCL em clusters personalizados do GKE que usam A4X
- Executar o NCCL em clusters personalizados do GKE que usam A4 ou A3 Ultra
- Executar testes da NCCL em clusters do Slurm
- Executar testes da NCCL em clusters do Slurm no Cluster Director
Também publicamos uma imagem de contêiner de diagnóstico com tudo incluído em http://us-docker.pkg.dev/gce-ai-infra/gpudirect-gib/nccl-plugin-gib-diagnostic:latest.
Para executar testes da NCCL em um ambiente não programado:
- Instale o cuda-12.8 (ou mais recente) e o openmpi.
- Configure logins SSH não interativos entre as VMs
- Crie nccl-tests com o MPI ativado. Ao criar nccl-tests, defina
NCCL_HOME=/usr/local/gib
Para executar o script enviado com o pacote NCCL/gIB:
# The script assumes binaries at /opt/nccl-tests/build/
$ /usr/local/gib/scripts/run_nccl_tests.sh -d /opt/nccl-tests/build/ -p 22 -t all_gather -m 0x0 -b 4K -e 16G a4-vm-1 a4-vm-2
Exemplo de saída em duas VMs A4:
NCCL version 2.25.1+cuda12.8
#
# out-of-place in-place
# size count type redop root time algbw busbw #wrong time algbw busbw #wrong
# (B) (elements) (us) (GB/s) (GB/s) (us) (GB/s) (GB/s)
4096 64 float none -1 59.97 0.07 0.06 0 57.49 0.07 0.07 0
8192 128 float none -1 58.17 0.14 0.13 0 58.36 0.14 0.13 0
16384 256 float none -1 59.07 0.28 0.26 0 59.03 0.28 0.26 0
32768 512 float none -1 60.93 0.54 0.50 0 60.79 0.54 0.51 0
65536 1024 float none -1 61.93 1.06 0.99 0 62.17 1.05 0.99 0
131072 2048 float none -1 64.62 2.03 1.90 0 64.48 2.03 1.91 0
262144 4096 float none -1 66.50 3.94 3.70 0 67.05 3.91 3.67 0
524288 8192 float none -1 69.37 7.56 7.09 0 67.83 7.73 7.25 0
1048576 16384 float none -1 117.2 8.95 8.39 0 113.7 9.22 8.64 0
2097152 32768 float none -1 118.8 17.65 16.55 0 118.1 17.75 16.64 0
4194304 65536 float none -1 122.2 34.32 32.17 0 122.6 34.22 32.08 0
8388608 131072 float none -1 132.2 63.44 59.48 0 130.7 64.20 60.18 0
16777216 262144 float none -1 139.2 120.49 112.96 0 139.7 120.07 112.56 0
33554432 524288 float none -1 152.0 220.81 207.01 0 152.1 220.59 206.81 0
67108864 1048576 float none -1 227.6 294.87 276.44 0 225.9 297.08 278.51 0
134217728 2097152 float none -1 431.7 310.87 291.44 0 438.0 306.41 287.26 0
268435456 4194304 float none -1 728.6 368.44 345.41 0 735.9 364.79 341.99 0
536870912 8388608 float none -1 1404.2 382.33 358.44 0 1418.4 378.51 354.85 0
1073741824 16777216 float none -1 2795.8 384.06 360.05 0 2768.9 387.79 363.55 0
2147483648 33554432 float none -1 5440.1 394.75 370.08 0 5418.7 396.31 371.54 0
4294967296 67108864 float none -1 10754 399.40 374.43 0 10746 399.67 374.69 0
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17179869184 268435456 float none -1 42679 402.53 377.38 0 42792 401.48 376.38 0
A seguir
- Coletar e entender registros do NCCL para solução de problemas para entender as saídas de teste e resolver problemas.
- Monitore instâncias do Compute Engine e clusters do Slurm.
- Saiba como resolver problemas de desempenho lento.