【Hello AI】安装并使用Deepnccl-多GPU互联的AI通信加速库

简介: Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。

Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。

前提条件

已创建阿里云GPU实例,且GPU实例的操作系统为Ubuntu或CentOS。

安装Deepnccl

根据GPU实例的不同操作系统,安装Deepnccl有所不同,具体操作如下所示:

说明安装Deepnccl时,系统会自动同时安装aiacc-nccl-plugin,确保了Deepnccl的正常使用。

  • Ubuntu操作系统
  1. 执行以下命令,下载Deepnccl的.deb安装包。

本步骤以下载Deepnccl 2.0.1版本为例。

wget https://aiacc.oss-accelerate.aliyuncs.com/nccl/deb/deep-nccl-2.0.1.deb
  1. 执行以下命令,安装Deepnccl。
dpkg -i deep-nccl-2.0.1.deb
  1. 执行以下命令,查看Deepnccl是否安装成功。
ldconfig -p | grep nccl

如果回显结果中如下图所示,显示libnccl.so表示Deepnccl已安装成功。

  • CentOS操作系统
  1. 执行以下命令,下载Deepnccl的.rpm安装包。

本步骤以下载Deepnccl 2.0.1版本为例。

wget https://aiacc.oss-accelerate.aliyuncs.com/nccl/rpm/deep-nccl-2.0.1.rpm
  1. 执行以下命令,安装Deepnccl。
rpm -i deep-nccl-2.0.1.rpm
  1. 执行以下命令,查看Deepnccl是否安装成功。
ldconfig -p | grep nccl

如果回显结果中如下图所示,显示libnccl.so表示Deepnccl已安装成功。

使用Deepnccl

Deepnccl(包括aiacc-nccl-plugin)安装成功后,您可以直接使用Deepnccl的通信优化功能,无需再进行其他配置。

好啦!小弹的分享到此为止。我们更欢迎您分享您对阿里云产品的设想、对功能的建议或者各种吐槽,请扫描提交问卷并获得社区积分或精美礼品一份。https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/P4y44bm_8

【扫码填写上方调研问卷】

欢迎每位来到弹性计算的开发者们来反馈问题哦~

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 Ubuntu
[AI Perplexica] 安装指南:轻松部署AI驱动的开源搜索引擎
详细讲解如何在本地环境中使用Docker部署AI驱动的开源搜索引擎Perplexica,让您快速上手体验其强大功能。
[AI Perplexica] 安装指南:轻松部署AI驱动的开源搜索引擎
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多样化的选择,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等多种配置,适用于人工智能、机器学习和深度学习等计算密集型任务。其中,GPU服务器整合高性能CPU平台,单实例可实现最高5PFLOPS的混合精度计算能力。根据不同GPU类型(如NVIDIA A10、V100、T4等)和应用场景(如AI训练、推理、科学计算等),价格从数百到数千元不等。详情及更多实例规格可见阿里云官方页面。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
【Deepin 20深度探索】一键解锁Linux深度学习潜能:从零开始安装Pytorch,驾驭AI未来从Deepin出发!
【8月更文挑战第2天】随着人工智能的迅猛发展,深度学习框架Pytorch已成为科研与工业界的必备工具。Deepin 20作为优秀的国产Linux发行版,凭借其流畅的用户体验和丰富的软件生态,为深度学习爱好者提供理想开发平台。本文引导您在Deepin 20上安装Pytorch,享受Linux下的深度学习之旅。
49 12
|
22天前
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
Windows11+CUDA12.0+RTX4090如何配置安装Tensorflow2-GPU环境?
本文介绍了如何在Windows 11操作系统上,配合CUDA 12.0和RTX4090显卡,通过创建conda环境、安装特定版本的CUDA、cuDNN和TensorFlow 2.10来配置TensorFlow GPU环境,并提供了解决可能遇到的cudnn库文件找不到错误的具体步骤。
106 3
|
3天前
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
Window安装TensorFlow-GPU版本
Window安装TensorFlow-GPU版本
12 0
|
18天前
|
人工智能 物联网 异构计算
AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
63 0
|
2月前
|
人工智能 Serverless 异构计算
[AI Cog] 想要运营AI业务,但没有GPU?环境搞不定?使用Cog帮您轻松将业务部署上云
[AI Cog] 想要运营AI业务,但没有GPU?环境搞不定?使用Cog帮您轻松将业务部署上云
|
2天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【8月更文挑战第29天】人工智能(AI)技术在医疗领域的应用日益广泛,为患者提供更精准、高效的医疗服务。本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其面临的挑战,包括诊断辅助、药物研发、患者管理和远程监测等方面。我们将通过实际案例和数据来展示AI技术在医疗领域的优势,并讨论其未来发展的可能性和潜在问题。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术性相关的主题
【8月更文挑战第28天】本文将介绍自拟主题的AI技术,包括其原理、应用场景和代码示例。通过深入浅出的方式,帮助读者理解并掌握该技术的使用方法。
|
3天前
|
人工智能 Anolis
展示全栈式AI平台,探讨软硬件技术!英特尔分论坛议程来啦 | 2024 龙蜥大会
英特尔分论坛将依托英特尔云到端的全面产品组合,围绕至强可扩展处理器、AI 加速器、以及 oneAPI、OpenVINO 等软硬件技术展开探讨。
展示全栈式AI平台,探讨软硬件技术!英特尔分论坛议程来啦 | 2024 龙蜥大会

相关产品

  • GPU云服务器
  • 下一篇
    云函数