可不可以写出c语言的代码利用NCCL实现矩阵乘法的多卡并行计算

在C语言中，你可以使用 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 来实现矩阵乘法的多卡并行计算。NCCL是一个高效的分布式内存通信库，专为深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等设计，但在纯C代码中同样可以应用。

下面是一个简单的例子，展示如何使用NCCL在两个GPU之间进行矩阵乘法的并行计算。请注意，这个示例假设你已经有了CUDA和NCCL头文件，并且已经初始化了NCCL环境：

#include <nccl.h>
#include <cuda_runtime.h>

#define ROWS_A 100
#define COLS_A 100
#define ROWS_B 100
#define COLS_B 100

__global__ void matrixMulKernel(float* A, float* B, float* C, int size)
{
    // 获取线程ID
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    if (row >= ROWS_A || col >= COLS_B)
        return;

    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < COLS_A; i++)
    {
        sum += A[row * COLS_A + i] * B[i * COLS_B + col];
    }

    C[row * COLS_B + col] = sum;
}

// 主函数
void multiGPUMatrixMul(int numDevices, float* A, float* B, float* C)
{
    int size = ROWS_A * COLS_B;
    float* devA, *devB, *devC;
    cudaMalloc((void**)&devA, size * sizeof(float));
    cudaMalloc((void**)&devB, size * sizeof(float));
    cudaMalloc((void**)&devC, size * sizeof(float));

    // 将数据复制到设备上
    cudaMemcpy(devA, A, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(devB, B, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 确定每个设备的块大小
    dim3 block(ROWS_A, COLS_B);  // 每个block处理一个元素
    dim3 grid(numDevices, 1);     // 将任务分布到所有GPU

    // 在每个GPU上启动矩阵乘法计算
    ncclGroupStart();
    for (int device = 0; device < numDevices; device++)
    {
        // 创建一个新的NCCL communicator
        ncclComm_t comm;
        ncclCommInitRank(&comm, numDevices, device);

        // 调用kernel函数在GPU上并行处理
        matrixMulKernel<<<grid, block>>>(devA, devB, devC, size);

        // NCCL AllReduce操作进行结果同步
        ncclAllReduce(devC, devC, size, ncclFloat, ncclSum, comm);
        ncclCommDestroy(&comm);
    }
    ncclGroupEnd();

    // 将结果从设备复制回主机
    cudaMemcpy(C, devC, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 清理资源
    cudaFree(devA);
    cudaFree(devB);
    cudaFree(devC);
}

// 示例调用
int main()
{
    float A[ROWS_A][COLS_A], B[ROWS_B][COLS_B], C[ROWS_A][COLS_B];
    ... // 初始化矩阵
    multiGPUMatrixMul(numGPUs, A, B, C);
    ... // 打印结果或其他后续操作
    return 0;
}