AllReduce介绍

NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是 NVIDIA 开发的用于在多 GPU 或多节点之间进行高效集体通信的库。

allreduce 是 NCCL 提供的一种重要的集体通信操作。

基本概念

AllReduce 操作是一种全局规约操作，它会对所有参与通信的进程（在多 GPU 场景中通常对应每个 GPU）上的数据执行规约操作（如求和、求积等），然后将规约结果广播给所有参与通信的进程。简单来说，每个进程都会输入一个数据，经过规约操作后，每个进程都会得到相同的规约结果。

常见使用场景

在深度学习分布式训练中，AllReduce 操作非常常见。例如，在使用数据并行的方式训练神经网络时，每个 GPU 会独立计算一部分数据的梯度，然后通过 AllReduce 操作将所有 GPU 上的梯度进行求和，这样每个 GPU 都能得到全局的梯度和，进而更新模型参数。

NCCL 中 AllReduce 的使用示例

以下是一个使用 NCCL 进行 AllReduce 操作的简单示例代码，该代码假设在一个节点上有多个 GPU 可用：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <nccl.h>

#define N 1024

int main(int argc, char* argv[]) {
    int nDev;
    cudaGetDeviceCount(&nDev);
    ncclComm_t* comms = (ncclComm_t*)malloc(nDev * sizeof(ncclComm_t));
    float** sendbuf = (float**)malloc(nDev * sizeof(float*));
    float** recvbuf = (float**)malloc(nDev * sizeof(float*));
    cudaStream_t* streams = (cudaStream_t*)malloc(nDev * sizeof(cudaStream_t));

    // Initialize NCCL
    ncclUniqueId id;
    ncclGetUniqueId(&id);

    // Initialize CUDA devices, streams and NCCL communicators
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaMalloc(&sendbuf[i], N * sizeof(float));
        cudaMalloc(&recvbuf[i], N * sizeof(float));
        cudaStreamCreate(&streams[i]);
        ncclCommInitRank(&comms[i], nDev, id, i);
    }

    // Initialize input data
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            float value = (float)(i + 1);
            cudaMemcpyAsync(&sendbuf[i][j], &value, sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, streams[i]);
        }
    }

    // Perform NCCL AllReduce
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        ncclAllReduce((const void*)sendbuf[i], (void*)recvbuf[i], N, ncclFloat, ncclSum, comms[i], streams[i]);
    }

    // Synchronize CUDA streams
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaStreamSynchronize(streams[i]);
    }

    // Print results
    float* hostRecvbuf = (float*)malloc(N * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaMemcpy(hostRecvbuf, recvbuf[i], N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
        printf("Device %d result:\n", i);
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            printf("%f ", hostRecvbuf[j]);
        }
        printf("\n");
    }

    // Cleanup
    free(hostRecvbuf);
    for (int i = 0; i < nDev; ++i) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaFree(sendbuf[i]);
        cudaFree(recvbuf[i]);
        cudaStreamDestroy(streams[i]);
        ncclCommDestroy(comms[i]);
    }
    free(sendbuf);
    free(recvbuf);
    free(streams);
    free(comms);

    return 0;
}

代码解释

  1. 初始化：获取可用的 GPU 数量，创建 NCCL 唯一 ID，为每个 GPU 分配内存、创建 CUDA 流和 NCCL 通信器。

  2. 数据初始化：为每个 GPU 上的输入数据分配内存，并将数据从主机复制到设备。

  3. AllReduce 操作：对每个 GPU 上的数据执行 AllReduce 操作，这里使用的规约操作是求和（ncclSum）。

  4. 同步：等待所有 CUDA 流完成操作。

  5. 结果输出：将每个 GPU 上的结果复制到主机并打印。

  6. 清理：释放分配的内存，销毁 CUDA 流和 NCCL 通信器。

编译和运行

编译时需要链接 NCCL 和 CUDA 库，示例编译命令如下：

nvcc -o allreduce_example allreduce_example.cu -lnccl -lcudart
运行编译后的可执行文件：

./allreduce_example

通过以上步骤，你可以在多 GPU 环境中使用 NCCL 进行 AllReduce 操作。

AllReduce应用场景

AllReduce 作为一种高效的集体通信操作，在多个领域都有广泛的应用，下面详细介绍其主要使用场景：

深度学习领域

数据并行分布式训练

  • 原理：在深度学习模型训练中，数据并行是一种常用的分布式训练策略。它将训练数据划分到多个计算设备（如 GPU 或多台机器）上，每个设备独立计算梯度。计算完成后，使用 AllReduce 操作对所有设备上的梯度进行求和，得到全局梯度，然后每个设备使用相同的全局梯度来更新模型参数。

  • 示例：在使用 PyTorch 的 torch.distributed 库进行分布式训练时，经常会用到 AllReduce 操作来同步不同 GPU 上计算得到的梯度。以下是一个简化的代码示例：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def run(rank, size):
    # 模拟计算得到的梯度
    grad = torch.ones(10, dtype=torch.float32).to(rank)
    # 使用 AllReduce 操作对梯度进行求和
    dist.all_reduce(grad, op=dist.ReduceOp.SUM)
    print(f"Rank {rank}: {grad}")

def init_process(rank, size, fn, backend='nccl'):
    dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
    fn(rank, size)

if __name__ == "__main__":
    size = 2  # 假设有两个 GPU
    processes = []
    mp.set_start_method("spawn")
    for rank in range(size):
        p = mp.Process(target=init_process, args=(rank, size, run))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

模型并行中的参数同步

  • 原理：当模型非常大，无法在单个设备上运行时，会采用模型并行的方式，将模型的不同部分分布到不同的设备上。在训练过程中，为了保证模型参数的一致性，需要使用 AllReduce 操作来同步不同设备上的参数更新。

  • 示例：在一些超大规模的语言模型训练中，如 GPT 系列模型，会将不同的层分布到不同的 GPU 或机器上，通过 AllReduce 操作来同步层之间的参数。

科学计算领域

并行数值计算

  • 原理：在科学计算中，经常需要对大规模的数据进行数值计算，如矩阵运算、向量求和等。使用并行计算可以加速计算过程，将数据划分到多个计算节点上进行计算，然后使用 AllReduce 操作将各个节点的计算结果进行合并。

  • 示例：在计算多个节点上的矩阵元素之和时，可以先在每个节点上计算局部矩阵元素之和，然后通过 AllReduce 操作将所有节点的局部和相加，得到全局矩阵元素之和。

模拟和仿真

  • 原理：在物理模拟、气象预报、分子动力学模拟等领域，需要对大量的粒子或网格点进行计算。这些计算通常可以并行化，每个计算节点负责一部分粒子或网格点的计算，最后使用 AllReduce 操作将各个节点的计算结果进行汇总。

  • 示例：在分子动力学模拟中，每个计算节点负责计算一部分分子的相互作用力，然后通过 AllReduce 操作将所有节点的力进行求和，用于更新分子的位置和速度。

高性能计算领域

分布式存储系统

  • 原理：在分布式存储系统中，需要对多个存储节点上的数据进行统计和汇总。例如，计算所有存储节点上文件的总大小、文件数量等。使用 AllReduce 操作可以高效地将各个节点的统计结果进行合并。

  • 示例：在一个分布式文件系统中，每个存储节点统计本地存储的文件数量，然后通过 AllReduce 操作将所有节点的文件数量相加，得到整个文件系统中的文件总数。

并行排序和搜索算法

  • 原理：在并行排序和搜索算法中，AllReduce 操作可以用于合并不同计算节点上的排序结果或搜索结果。例如，在并行归并排序中，每个计算节点对本地数据进行排序，然后通过 AllReduce 操作将所有节点的排序结果进行合并。

  • 示例：在一个大规模数据集的并行搜索中，每个计算节点在本地数据中搜索目标元素，统计搜索到的元素数量，然后通过 AllReduce 操作将所有节点的搜索结果相加，得到全局搜索结果。