大模型训练：NCCL 加速多机多卡 AllReduce 各位同学，大家好！今天我们来聊聊大模型训练中一个非常关键的环节：多机多卡的通信优化，特别是如何利用 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 来减少 AllReduce 操作的性能损耗。AllReduce 是分布式训练中用于同步各个节点梯度信息的核心操作，它的效率直接决定了整个训练过程的快慢。 1. 大模型训练的挑战与 AllReduce 的重要性 随着模型规模的日益增长（例如，千亿、万亿参数的模型），单张 GPU 已经无法满足训练需求。因此，我们需要将模型和数据分布到多台机器的多个 GPU 上进行并行训练。这种分布式训练方式带来了新的挑战： 数据同步： 各个 GPU 需要定期同步梯度信息，以保证模型的正确性。 通信开销： 多机之间的通信带宽往往成为瓶颈。 计算与通信的平衡： 如何高效地利用计算资源，同时最小化通信开销。 在这些挑战中，AllReduce 操作是分布式训练中最常用的通信模式之一，它将所有 GPU 上的数据进行规约（例如求和、求平均），然后将结果广播给所有 GPU …