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mayooot
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构建运行 NCCL-Tests 和 SSH 的 PyTorch Docker 镜像

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  •   mayooot · 277 天前 · 507 次点击
    这是一个创建于 277 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    构建运行 NCCL-Tests 和 SSH 的 PyTorch Docker 镜像

    前言

    NCCL-Tests 工具是 NVIDIA 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址:https://github.com/NVIDIA/nccl-tests

    在工作中想要测试 NCCL ,并且尽量不影响宿主机,方便的切换 PyTorch 版本,可以使用 Docker 来测试。

    一般情况下,操作步骤如下:

    1. 拉取 PyTorch 镜像,运行容器。在构建好的 NCCL-Tests 可执行文件拷贝到容器。
    2. 为容器安装 SSHD ,并修改配置文件为后续互信做准备。
    3. 在容器运行测试。

    因为 PyTorch 容器默认的 APT 源是国外的,所以要替换国内源,再安装一些 VIM 工具方便更改配置。这些步骤大部分都和执行 NCCL-Tests 无关,属于准备工作,所以我写了一个 Dockerfile ,去完成上述操作。

    项目地址

    build-nccl-tests-with-pytorch

    快速开始

    你可以直接拉取我上传到 dockerhub 的镜像。

    docker pull mayooot/nccl-tests-with-pytorch:v0.0.2
    

    或者拉取源码,手动构建镜像。

    git clone https://github.com/mayooot/build-nccl-tests-with-pytorch
    cd build-nccl-tests-with-pytorch
    
    docker build -t nccl-tests-with-pytorch:latest .
    

    启动容器

    需要注意的是,PORT 和 PASS 都是可以替换的,如果你不指定这两个环境变量,它默认都是 12345 ,并将主机的公钥挂载到容器中。 然后需要将你的公钥挂载进容器,方便配置互信。这里最好将 ~/.ssh 下面的 id_rsaid_rsa.pub 复制到其他文件夹,然后挂载。避免出现修改了容器的公钥文件,影响宿主机。

    docker run --name foo \
      -d -it \
      --network=host \
      -e PORT=1998 -e PASS=P@88w0rd \
      -v /tmp/id_rsa:/root/.ssh/id_rsa \
      -v /tmp/id_rsa.pub:/root/.ssh/id_rsa.pub \
      --gpus all --shm-size=1g \
      --cap-add=IPC_LOCK --device=/dev/infiniband \
      mayooot/nccl-tests-with-pytorch:v0.0.2 
    

    下面以all_reduce_perf 为例,演示一下如何使用容器。

    首先选出一台机器用来执行测试,然后进入容器。

    docker exec -it foo bash
    

    将自己的公钥上传到集群中其他主机上。

    ssh-copy-id -p 1998 root@all_cluster_ip
    

    NCCL-Tests 已经被编译好,并放在了 /nccl-tests/build 目录下,我们只需要进入到该目录,然后执行要测试的文件即可。

    需要注意的是 --host cluster_ip1,cluster_ip2,... 需要替换成集群的具体 IP ,以,分割。

    cd /nccl-tests
    
    mpirun --allow-run-as-root \
      -mca plm_rsh_args "-p 1998" \
      -x NCCL_DEBUG=INFO \
      -x NCCL_IB_HCA=mlx5_10,mlx5_11,mlx5_12,mlx5_13,mlx5_14,mlx5_15,mlx5_16,mlx5_17 \
      --host cluster_ip1,cluster_ip2,... \
      ./build/all_reduce_perf \
      -b 1G -e 4G -f 2 -g 8
    

    最后

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