分布式训练中的集体通信：NCCL与Gloo的性能与适用场景对比 大家好！今天我们来深入探讨分布式训练中至关重要的一个环节——集体通信。具体来说，我们将聚焦于两种主流的集体通信库：NCCL和Gloo，分析它们的性能特点、适用场景，并通过代码示例来加深理解。 什么是集体通信？ 在分布式训练中，数据并行是一种常见的并行策略。它将数据集分割成多个部分，分配给不同的计算节点（通常是GPU或CPU）。每个节点使用自己的数据子集进行模型训练，然后需要进行节点间的信息交换，才能保证所有节点上的模型参数保持一致，最终收敛到全局最优解。 集体通信就是指一组进程（例如，多个GPU）参与的数据交换操作。常见的集体通信操作包括： All-Reduce: 将所有节点上的数据进行规约（例如求和、取平均），并将结果广播给所有节点。这是深度学习中最常用的操作，用于同步梯度。 All-Gather: 将所有节点上的数据收集到每个节点上。 Broadcast: 将一个节点上的数据发送到所有其他节点。 Reduce: 将所有节点上的数据规约到单个节点。 Scatter: 将一个节点上的数据分割成多个部分，并将每个部分发送到不 …
继续阅读“分布式训练中的集体通信（Collective Communication）：NCCL与Gloo的性能与适用场景对比”