deepseek r1 多卡并行

DeepSeek R1 多GPU并行计算设置与配置
对于DeepSeek R1平台上的多GPU并行计算环境搭建，理解硬件拓扑结构至关重要。通过命令nvidia-smi topo -m可以查看连接矩阵[^1]。此命令揭示了各个GPU之间的互连方式及其性能指标。
GPU间通信机制
当涉及到同一主板内的多个GPU时，这些设备可以通过PCIe桥接器实现点对点(P2P)数据传输；然而，在跨越CPU插槽级别的链接情况下——比如在一个拥有多个CPU插槽的主板上——当前技术并不支持跨CPU插槽间的直接P2P通讯。
为了优化多GPU系统的效率，建议尽可能利用同一条CPU插槽下的所有可用GPU资源来构建集群，从而减少因不同插槽带来的潜在瓶颈影响整体运算效能。
软件层面的支持
除了考虑物理架构外，还需要确保操作系统以及驱动程序版本能够良好支持所使用的CUDA工具包版本，并且安装有适用于目标应用框架（如TensorFlow、PyTorch等）的相关库文件。这一步骤通常涉及更新NVIDIA显卡驱动至最新稳定版，并按照官方文档指导完成相应依赖项的部署工作。
# 更新NVIDIA驱动到最新版本
sudo apt-get update &amp;&amp; sudo apt-get install nvidia-driver-<latest_version>

# 安装CUDA Toolkit及相关组件
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-repo-ubuntu2004_<version>_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
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以上脚本展示了基于Ubuntu Linux操作系统的典型安装流程，具体细节可能依据实际发行版有所差异，请参照各自厂商提供的指南进行调整。
配置分布式训练环境
针对大规模模型训练任务而言，采用Horovod或Distributed Data Parallel (DDP)模式可有效提升吞吐量和收敛速度。这类方法允许开发者轻松扩展单机内核数量乃至整个数据中心范围内的节点数目参与协同作业。
以PyTorch为例：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
# 初始化进程组...

model = YourModel()
ddp_model = DDP(model)

for epoch in range(num_epochs):
train(ddp_model)
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上述代码片段提供了一个简单的入口函数用于初始化分布式环境，并创建一个被包裹后的神经网络实例以便后续调用其成员方法执行前向传播与反向传播过程中的梯度同步逻辑。