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MPI-NCCL-Tests: 利用GPU Direct RDMA开展MPI与NCCL测试

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简介：
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。

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  • MPI-NCCL-Tests: 利用GPU Direct RDMA开展MPI与NCCL测试
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    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。
     
  • 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。
     
  • Matterport Tests: 利用Matterport 3D视窗开展测试
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    本文介绍了利用Matterport 3D扫描技术进行的各种创新性测试方法，通过创建虚拟空间来优化设计与用户体验。 SDK范例捆执照 先决条件：您的开发环境将需要安装node.js和yarn。关于特定于您环境的安装说明，请参考Node.js官网和Yarn官方文档。 要运行示例，您将需要用自己的替换现有的开发人员密钥字符串。现有密钥为2d4dfb9fd6414902b663c25a6c767cfa 。如果您需要一把钥匙，可以在我们的开发人员网站上申请。 设置monorepo根：首次下载存储库时，请运行此命令。 在执行install-bundle脚本时，您将需要提供密码： >yarn install >yarn install-bundle yarn run v1.22.4 $ yarn fetch-bundle && yarn expand-bundle $ curl 注意：上述curl命令可能不完整或未正确显示。
     
  • MPI：利用MPI实现矩阵乘法
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    本简介介绍如何使用消息传递接口(MPI)进行高效的并行计算，具体通过实例演示了用MPI实现大规模矩阵乘法的方法和优化策略。 MPI矩阵乘法通过将矩阵分解为子部分并分配给各个从属进行计算来实现高效处理。主控负责拆分任务并将这些子任务发送到不同的进程，每个从属完成其被指派的矩阵乘法运算后，再把结果返回给主控。最后，主人汇总所有从属的结果以生成最终的矩阵。 为了运行MPI程序，首先需要安装必要的软件包： 对于Mac用户： - 使用Homebrew安装Open MPI: `brew install openmpi` - 安装Python库：`pip install mpi4py numpy` 然后可以通过以下命令来执行多进程版本的代码： ``` mpiexec -n python multi_process_multiplier.py ``` 例如，使用四个过程运行程序可以这样写： ``` mpiexec -n 4 python multi_process_multiplier.py ``` 如果只需要单个处理的话，则可以直接运行下面这个脚本： ``` python single_process_multiplier.py ```
     
  • MPI-Histogram: 利用 MPI 创建数字直方图
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    简介：MPI-Histogram是一款基于消息传递接口(MPI)的工具，用于高效地构建大规模数据集的数字直方图，适用于高性能计算环境。 mpi-直方图使用 MPI 生成数字的直方图。目前这些数字是用 rand() 函数生成的，并且具有近似均匀分布的特点。 **用法：** 1. 编译代码: `mpicc histogram.c -o histogram` 2. 运行程序: `mpiexec -n ./histogram` 示例输出中包含了一些与蛋糕相关的评论，例如：“原来这是我的第 100 个 GitHub 存储库，所以我给自己留了一块蛋糕。自己干得好。”
     
  • 利用MPI计算PI值
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    本项目通过使用MPI（消息传递接口）技术，在分布式内存架构上并行计算圆周率π的值。采用高精度算法确保数值准确性和效率。 使用MPI并行计算来求解圆周率PI的值是一种帮助初学者熟悉环境的有效方法。这种方法通过计算单位正方形内随机点落在以原点为圆心、半径为1的四分之一圆形内的概率，进而估算出π的近似值。在采用MPI进行分布式处理时，可以将任务分配给多个处理器同时执行，并汇总各部分的结果来提高效率和准确性。这种方法不仅能够加深对并行计算的理解，还能够让学习者掌握如何利用MPI库函数实现高效的数据通信与同步机制。
     
  • Spmv的MPI与MPI+CUDA并行实现方法
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    本文探讨了稀疏矩阵向量乘法(SPMV)在高性能计算中的MPI和MPI+CUDA混合编程技术，并分析了它们的性能特征。 Spmv的串行和CPU、GPU并行性能测试demo展示了如何评估不同计算架构下的稀疏矩阵向量乘法操作效率。这种测试对于优化高性能计算应用至关重要，能够帮助开发者了解在不同的硬件平台上实现spmv算法的最佳实践方法。通过比较串行执行与多核CPU及图形处理器（GPU）的并行处理能力，可以揭示各种技术方案的优势和局限性，从而指导更高效的软件设计和技术选择。
     
  • Microsoft MPI：微软的MPI实现
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    Microsoft MPI是微软开发的一种消息传递接口（MPI）实现方式，主要用于高性能计算环境中，以支持大规模并行应用软件的开发与运行。 微软MPI（MS-MPI）是微软在Windows平台上开发并行应用程序的实现方式。 MS-MPI具有以下优点： - 容易移植现有代码。 - 基于Active Directory域服务的安全性。 - 在Windows操作系统上提供高性能表现。 - 跨不同类型的互连选项上的二进制兼容性。 MPI标准版本方面，MS-MPI符合MPI 2.2规范，但不包括C和Fortran之间属性的绑定错误。在实现功能时，MS-MPI仅实现了部分MPI 3.1的标准特性： - 包含无阻碍的集体操作， - RMA（远程内存访问）, - MPI共享内存支持， - 新的数据类型 以及大量的匹配探针。 关于API的具体列表，请参考相关文档。 对于最新版本的MS-MPI下载，可以查找官方渠道获取。此外，也可以在其他平台上找到MS-MPI SDK，并从同一平台获得早期版本的MS-MPI。
     
  • MPI测试中的全局通信MPI_Alltoall
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    简介：MPI_Alltoall是MPI库中用于实现每个进程向所有其他进程发送相同数量的数据，并接收来自所有其他进程等量数据的高效全局通信函数。 这段代码用于测试MPI全局通信功能，并针对不同情况分别使用了MPI_Alltoall和MPI_Alltoallv函数。