NCCL安装（Ubuntu等）
目录
- 一、NCCL的定义
- 二、安装NCCL的原因
- 1、加速多GPU通信
- 2、支持流行的深度学习框架
- 3、提高计算效率
- 4、易于使用和集成
- 5、可扩展性
- 三、NCCL安装方法
- 1、下载安装包
- 2、更新APT数据库
- 3、使用APT安装`libnccl2`包，另外，如果需要使用NCCL编译应用程序，也可以安装`libnccl-dev`包。
一、NCCL的定义
NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是NVIDIA的集合通信库，是一个针对多GPU并行计算优化的通信库。换句话说，就是NCCL是一个强大的多GPU通信库，它通过优化GPU之间的通信，提高了高性能计算和深度学习任务的执行效率。
NCCL主要用于加速GPU之间的通信，特别是在需要多个GPU协同工作的高性能计算任务中，如深度学习训练、大规模数据分析和科学计算等。它提供了多种高效的通信操作，如全加、全减、广播、reduce等，这些操作能够充分利用GPU之间的快速互联技术（如NVLink和PCIe），实现高速数据传输，从而提高应用程序的整体性能。
二、安装NCCL的原因
1、加速多GPU通信
在高性能计算和深度学习领域，经常需要多个GPU协同工作。NCCL通过优化GPU之间的通信，可以显著提高这些任务的执行效率。
2、支持流行的深度学习框架
NCCL已经被许多流行的深度学习框架所支持，如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。这使得开发者可以轻松地将NCCL的优点应用到自己的模型中，无需进行额外的通信库开发或集成工作。
3、提高计算效率
使用NCCL可以更有效地利用GPU资源，缩短计算时间。这对于需要处理大规模数据集和复杂模型的任务来说尤为重要。
4、易于使用和集成
NCCL提供了一个简单易用的API，可以让开发者轻松地将其集成到自己的应用中。此外，它还支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，进一步简化了集成过程。
5、可扩展性
NCCL设计了一种高度可扩展的架构，可以支持大量的GPU节点。即使在大型集群中，NCCL也能够保持良好的性能表现，这对于构建大规模分布式计算系统来说至关重要。
三、NCCL安装方法
进入英伟达官网：https://developer.nvidia.com/
找到NCCL说明文档：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning NCCL Documentation
我的安装方式，以Ubuntu系统为例：
1、下载安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<architecture>/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
在上述命令中，请将<architecture>替换为你的CPU架构：x86_64、ppc64le或sbsa，将<distro>替换为Ubuntu版本，例如：ubuntu1604、ubuntu1804或ubuntu2004。
2、更新APT数据库
sudo apt update
3、使用APT安装libnccl2包，另外，如果需要使用NCCL编译应用程序，也可以安装libnccl-dev包。
sudo apt install libnccl2=2.16.2-1+cuda11.8 libnccl-dev=2.16.2-1+cuda11.8
这里libnccl版本和cuda版本注意选择适合自己的。