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基于NCCL的多GPU训练(MULTI-GPU TRAINING WITH NCCL)

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简介：
本文章探讨了如何利用NCCL在多GPU环境下优化深度学习模型的训练过程，详细介绍了其工作原理、配置方法和性能提升策略。 使用NCCL进行多GPU深度学习训练涵盖了单机多卡及多机多卡技术。它针对所有NVIDIA平台、大多数OEM厂商以及云环境进行了优化，并能够扩展至数百个GPU，未来目标是支持数万个GPU的通信需求。其设计旨在满足多GPU计算的所有通信要求，并且仅依赖于CUDA，无需MPI或其他并行环境的支持。

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  • 基于NCCL的多GPU训练(MULTI-GPU TRAINING WITH NCCL)
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    本文章探讨了如何利用NCCL在多GPU环境下优化深度学习模型的训练过程，详细介绍了其工作原理、配置方法和性能提升策略。 使用NCCL进行多GPU深度学习训练涵盖了单机多卡及多机多卡技术。它针对所有NVIDIA平台、大多数OEM厂商以及云环境进行了优化，并能够扩展至数百个GPU，未来目标是支持数万个GPU的通信需求。其设计旨在满足多GPU计算的所有通信要求，并且仅依赖于CUDA，无需MPI或其他并行环境的支持。
     
  • MPI-NCCL-Tests: 利用GPU Direct RDMA开展MPI与NCCL测试
    优质
    简介：MPI-NCCL-Tests项目旨在通过GPU Direct RDMA技术优化和评估MPI及NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）在高性能计算环境中的通信性能。 MPI和NCCL GPU直接RDMA测试建造步骤如下：首先执行 `mkdir build && cd build` 创建并进入构建目录；然后运行 `cmake ..` 配置项目；最后通过 `make` 命令编译生成所需的文件。
     
  • NCCL-Tests: NCCL测试
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    NCCL-Tests 是一个针对 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 的性能和功能进行验证的工具集合，用于确保在多GPU环境下的高效通信。 NCCL测试用于同时检查操作的性能与正确性。要构建这些测试，请直接输入`make`命令。如果CUDA并未安装在默认位置（即 `/usr/local/cuda`），可以通过设置 `CUDA_HOME=/path/to/cuda` 来指定其路径；同理，若未将 NCCL 安装到标准目录（例如 `/usr`），则需要通过变量 `NCCL_HOME=/path/to/nccl` 指定安装位置。此外，由于这些测试依赖于MPI来处理多进程和跨节点通信，因此在构建时可能还需要设置 MPI 支持，并指定其路径：`make MPI=1 MPI_HOME=/path/to/mpi CUDA_HOME=/path/to/cuda NCCL_HOME=/path/to/nccl` 使用NCCL测试可以在多个进程中运行，每个进程中可以有多个线程和CUDA设备。进程的数量由变量 `MP` 控制。
     
  • PyTorch指定GPU训练和多GPU并行训练实例
    优质
    本教程深入讲解如何使用PyTorch进行特定GPU选择及多GPU环境下的模型训练，涵盖代码实现与优化技巧。 今天为大家分享一篇关于使用Pytorch进行指定GPU训练与多GPU并行训练的示例文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
     
  • TensorFlow-GPU-1.9.0-with-Python3.6
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    这是一个针对Python 3.6版本的TensorFlow GPU版1.9.0的安装包。它利用GPU加速深度学习模型的训练和推理过程，提供高效的机器学习框架支持。 TensorFlow的GPU版，版本号1.9.0，与Python3.6兼容，并支持CUDA9.0。已经成功安装并验证通过。
     
  • 解决PyTorch多GPU训练模型在单GPU环境下的加载错误问题
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    简介：本文介绍了解决使用PyTorch框架开发的多GPU模型在仅配备单个GPU或CPU设备上进行部署时遇到的问题，提供了详细的解决方案。 本段落主要介绍了如何解决在单GPU环境下加载PyTorch多GPU训练保存的模型时遇到的问题，并具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随小编继续了解吧。
     
  • Advanced Rendering Techniques with GPU Zen
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    Advanced Rendering Techniques with GPU Zen是一本深入探讨如何利用GPU技术进行高级渲染的书籍或教程，适合希望提升图形处理能力的专业人士和爱好者。 shaderx gpupro系列作者的最新作品。
     
  • Advanced Rendering with GPU Zen 2
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    Advanced Rendering with GPU Zen 2是一份深入探讨如何利用Zen 2架构GPU进行高级图形渲染的技术文档。它涵盖了从基础设置到优化技巧的所有内容，旨在帮助用户充分发挥硬件潜力。 近期，在快速发展的游戏实时渲染领域，GPU Zen汇集了一系列高质量的前沿贡献，专注于编程GPU。
     
  • GPU-Burn：多GPU的CUDA压力测试
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    GPU-Burn是一款专为多GPU系统设计的CUDA压力测试工具，旨在全面评估和优化图形处理器在复杂计算任务中的性能与稳定性。 要构建GPU Burn，请执行以下操作：make 若需删除GPU Burn的构建工件，请运行命令：make clean 默认情况下，GPU Burn使用计算能力5.0。如需覆盖此设定，可使用如下指令： make COMPUTE= 在调用make时可以添加CFLAGS来修改编译器标志列表中的内容，例如： make CFLAGS=-Wall 同样地，在调用make命令以修改链接器标志默认设置时，请加入LDFLAGS参数，比如这样操作： make LDFLAGS=-lmylib 如果您需要自定义nvcc的选项，则可以在执行make指令的时候添加NVCCFLAGS变量，例如： make NVCCFLAGS=-ccbin 若要指定非标准安装位置或特定版本的cuda工具包，请使用CUDAPATH参数。