nccl-tests

nccl-tests是一个用于测试NCCL库性能和正确性的工具。它可以帮助用户验证NCCL的安装是否成功，并提供基准测试结果。在安装完成后，可以使用自带的nccl-tests来进行测试。然而，由于各种原因，可能会遇到不同的错误。为了构建和运行nccl-tests，需要使用make命令进行编译。如果CUDA未安装在默认路径"/usr/local/cuda"下，可以使用CUDA_HOME环境变量指定CUDA的安装路径。同样，如果NCCL未安装在默认路径"/usr"下，可以使用NCCL_HOME环境变量指定NCCL的安装路径。

相关问题

nccl-tests怎么用

nccl-tests是一个用于测试NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 的工具包。它可以用于评估和验证计算机集群中使用NCCL的性能和功能。

要使用nccl-tests，首先需要确保已经安装了NCCL。安装过程可以参考NCCL官方文档或者相关资源。一旦安装完成，接下来就可以使用nccl-tests了。

首先，打开终端窗口并导航到nccl-tests源代码的目录。然后运行以下命令进行编译：

make

编译完成后，可以执行以下命令运行测试：

./build/all_reduce_perf -b <数据大小> -e <元素大小> -g <GPU数量>

其中，<数据大小>表示要测试的数据大小（单位为字节），<元素大小>表示每个元素的大小（单位为字节），<GPU数量>表示要使用的GPU数量。

运行测试时，nccl-tests将使用指定数量的GPU执行基于环的全约简操作。测试会输出每个GPU的带宽和延迟等性能指标。

除了基本的全约简操作之外，nccl-tests还提供了许多其他测试功能，例如异步操作、压缩算法和校验。可以通过运行不同的测试程序来测试这些功能。运行以下命令查看所有可用的测试程序：

./build/<测试程序名> --help

通过阅读帮助文档，您可以了解如何使用这些测试程序以及它们各自的命令行选项。

总之，nccl-tests是一个方便测试和验证NCCL性能和功能的工具包，它可以通过简单的命令行参数来配置和运行各种测试。

nvidia-nccl-cu12源

### 安装配置 NVIDIA NCCL CUDA 12 版本

#### 准备工作
为了确保顺利安装NVIDIA NCCL与CUDA 12兼容的版本，需先确认系统的显卡驱动已更新至支持CUDA 12的最新状态[^3]。

#### 获取NCCL资源
访问[NVIDIA开发者官网](https://developer.nvidia.com/nccl)，定位到适用于CUDA 12的NCCL版本下载页面。对于特定需求如CUDA 12的支持，应仔细核对提供的不同版本说明，挑选最合适的选项进行下载[^4]。

#### 安装过程
一旦选择了正确的NCCL包并完成下载，在Linux环境下可以通过命令行工具来进行解压和安装操作：

tar -xvf nccl_2.x.y_cuda12.0-linux-x64.txz # 解压缩文件
cd nccl_2.x.y_cuda12.0-linux-x64/
sudo make install PREFIX=/usr/local/nccl # 执行make install来安装，默认路径为/usr/local/nccl

上述命令中的`2.x.y`代表具体的次版本号，请替换为实际下载得到的版本编号。

#### 验证安装
通过运行简单的测试程序验证NCCL是否成功安装以及能否正常运作:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/nccl/lib
mpiexec -n 2 /usr/local/nccl/build/tests/all_reduce_perf –b 8 –e 1G –f 2 –g 1

此段脚本用于设置环境变量并将两个进程执行all-reduce性能测试案例，以此检验NCCL的功能完整性。