【ml-engineering 翻译系列】AI系统中的网络 benchmark

主要观点总结

本文档介绍了大规模分布式机器学习训练中的网络基准测试和优化，包括测试工具、关键要求、网络吞吐量重要性、NCCL性能优化及环境变量，并提供了三个基准测试脚本的详细代码。文档强调可重复性和网络带宽的重要性，以及不同场景下的网络性能测试。同时，还探讨了NCCL环境变量如何影响性能，并提供了有关网络基准测试工具的使用和结果的解释。

关键观点总结

关键观点1: 测试工具与脚本

文档介绍了三个用于网络基准测试的脚本，包括 all_reduce_bench.py、all_gather_object_vs_all_reduce.py 和 all_reduce_latency_comp.py，这些脚本可用于测试不同场景下的网络性能。

关键观点2: 关键要求与可重复性

文档强调了进行网络基准测试的关键要求，包括可重复性的重要性，以确保在改变设置变量时能够重现实验环境。

关键观点3: 网络吞吐量重要性

文档讨论了网络吞吐量的重要性，并解释了如何测试和解释结果，同时强调不同GPU和框架对网络带宽的要求。

关键观点4: NCCL性能优化

文档讨论了NCCL的性能优化，介绍了几个重要的NCCL环境变量及其作用，如NCCL_ALGO和NCCL_CROSS_NIC。

关键观点5: 基准测试脚本详细代码

文档提供了三个基准测试脚本的详细代码，包括 all_reduce_bench.py、all_gather_object_vs_all_reduce.py 和 all_reduce_latency_comp.py，这些脚本可用于实际测试。

文章预览

我的课程笔记，欢迎关注：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode 本篇文档的来源：https://github.com/stas00/ml-engineering 。这篇文档主要介绍了大规模分布式机器学习训练中的网络基准测试和优化。文档首先介绍了几个用于测试网络性能的工具脚本,包括 all_reduce_bench.py 、 all_gather_object_vs_all_reduce.py 和 all_reduce_latency_comp.py 。然后讨论了进行网络基准测试的关键要求,强调了可重复性的重要性。接着详细介绍了网络吞吐量的重要性,包括如何测试和解释结果,以及不同GPU和框架对网络带宽的要求。文档还讨论了NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)的性能优化,介绍了几个重要的NCCL环境变量及其作用。最后,文档提供了三个基准测试脚本的详细代码,包括 all_reduce_bench.py 、 all_reduce_latency_comp.py 和 all_gather_object_vs_all_reduce.py ,这些脚本可用于测试不同 ………………………………