nccl cuda使用

使用CUDA NCCL进行多GPU并行计算，一般需要以下几个步骤：

1.初始化NCCL：在程序开始运行前，需要初始化NCCL，包括设置通信的设备数量和设备ID等。

2.创建通信句柄：通信句柄是NCCL进行通信的重要对象，需要在每个设备上创建一个通信句柄。

3.进行通信操作：NCCL提供了多种集体通信操作，如广播、归约、全局同步等，可以根据具体需求选择相应的通信操作。

4.销毁通信句柄：通信结束后，需要销毁通信句柄。

以下是一个简单的使用CUDA NCCL进行多GPU并行计算的示例代码：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.multiprocessing as mp
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import argparse

# 初始化NCCL
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')

# 设置设备数量和设备ID
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()

# 创建通信句柄
nccl_backend = dist.Backend.NCCL if torch.cuda.is_available() else dist.Backend.GLOO
device_ids = list(range(rank * 2, (rank + 1) * 2))
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(MyModel(), device_ids=device_ids, output_device=device_ids[0], broadcast_buffers=False, find_unused_parameters=True)

# 加载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(trainset, num_replicas=world_size, rank=rank)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, sampler=train_sampler, num_workers=2)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    train_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].cuda(), data[1].cuda()

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)
        train_loss += loss.item()

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print('Epoch %d, Loss: %.3f' % (epoch+1, train_loss/len(trainloader)))

# 销毁通信句柄
dist.destroy_process_group()

在上述代码中，我们首先初始化了NCCL，并设置了设备数量和设备ID。然后，我们创建了通信句柄，并使用DistributedDataParallel将模型在多个GPU上进行并行计算。接着，我们加载了CIFAR10数据集，并使用DistributedSampler将数据划分到不同的GPU上。最后，我们定义了损失函数和优化器，并在多个GPU上训练模型。在训练结束后，我们销毁了通信句柄。

需要注意的是，使用CUDA NCCL进行多GPU并行计算需要满足一定的硬件和软件条件，如每个GPU需要具有相同的硬件配置、需要安装CUDA和NCCL等，否则可能会出现错误。