Pytorch+NCCL源码编译

目录

• 环境
• • [1. 安装cudnn](#1. 安装cudnn)
  • [2. 使用pytorch自带NCCL库进行编译](#2. 使用pytorch自带NCCL库进行编译)
  • [3. 修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改](#3. 修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改)

环境

• Ubuntu 22.04.3 LTS (GNU/Linux 5.15.0-91-generic x86_64)
• cuda 11.8+ cudnn 8
• python 3.10
• torch V2.0.1+ nccl 2.14.3
• NVIDIA GeForce RTX 4090 *2

1. 安装cudnn

下载cudnn包之后打开

cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive
sudo cp ./include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp ./lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h
chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

确认已经安装cudnn，除了cudnn_version.h，务必检查同目录下也有cudnn_ops_infer.h文件

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

可以看到对应cudnn版本为8.9.7

2. 使用pytorch自带NCCL库进行编译

这里选择在 docker 内进行源码编译和修改，方便直接将 docker 打包到新机器，方便移植，减少配置环境的问题的同时也避免破坏本地环境。

如果不用docker的话，之前是新建了一个conda 环境mynccl，编译之前先conda activate mynccl，再使用mynccl对应的解释器执行setup.py实测也是可以的。

使用 python setup.py 命令进行源码编译，develop 命令通常在开发过程中使用，以在"开发模式"中安装包，其中对源代码的更改会立即生效而无需重新安装。develop更改为install 就是直接安装。

#下载v2.0.1 源码
git clone --branch v2.0.1 --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch/      # v2.0.1 

pip install -r requirements.txt

#编译源码-不使用本地nccl
#这里添加了USE_GLOO=0，未添加之前会报与gloo有关的错误，
#因为我的目的是研究nccl就暂时不用gloo了，不知道其他版本的torch会不会有类似问题
#正常的话只用MAX_JOBS=32 USE_CUDA=1 USE_NCCL=1 USE_SYSTEM_NCCL=0 python setup.py develop即可

MAX_JOBS=32 USE_CUDA=1 USE_NCCL=1 USE_SYSTEM_NCCL=0 USE_GLOO=0 python setup.py develop

未添加use gloo=0时报错如下：

编译成功提示如下：

编译完毕，测试能否用torch，cuda，nccl以及识别出GPU。这里新建了一个try.py

# try.py

import torch

print("torch version",torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available(), torch.distributed.is_nccl_available())
print("nccl version:",torch.cuda.nccl.version())
print("cuda version:", torch.version.cuda)       
        
cudnn_version = torch.backends.cudnn.version()
print("cuDNN version:", cudnn_version)
print(torch.cuda.device_count(), torch.cuda.get_device_name(0))

结果如下,可以看到nccl版本，对应双卡等

3. 修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改

执行以下代码，使用 nccl 作为通信后端，测试分布式训练中张量的 all_reduce 操作。

#test.py

import os
import torch
import torch.distributed as dist

os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'
dist.init_process_group("nccl", rank=0, world_size=1)
x = torch.ones(6)

if torch.cuda.is_available():
    y = x.cuda()
    dist.all_reduce(y)
    print(f"cuda allreduce: {y}")
    

修改 pytorch/third_party/nccl/nccl/src/collectives/all_reduce.cc 文件后，重新编译

原代码如下

/*************************************************************************
 * Copyright (c) 2015-2020, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.
 *
 * See LICENSE.txt for license information
 ************************************************************************/

#include "enqueue.h"

NCCL_API(ncclResult_t, ncclAllReduce, const void* sendbuff, void* recvbuff, size_t count,
    ncclDataType_t datatype, ncclRedOp_t op, ncclComm* comm, cudaStream_t stream);

ncclResult_t ncclAllReduce(const void* sendbuff, void* recvbuff, size_t count,ncclDataType_t datatype, ncclRedOp_t op, ncclComm* comm, cudaStream_t stream) 
{
  NVTX3_FUNC_RANGE_IN(nccl_domain);
  struct ncclInfo info = { ncclFuncAllReduce, "AllReduce",
    sendbuff, recvbuff, count, datatype, op, 0, comm, stream, /* Args */
    ALLREDUCE_CHUNKSTEPS, ALLREDUCE_SLICESTEPS };
  return ncclEnqueueCheck(&info);
}

我们将函数内部全部注释掉，加一句 return ncclSystemError;

/*************************************************************************
 * Copyright (c) 2015-2020, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.
 *
 * See LICENSE.txt for license information
 ************************************************************************/

#include "enqueue.h"

NCCL_API(ncclResult_t, ncclAllReduce, const void* sendbuff, void* recvbuff, size_t count,
    ncclDataType_t datatype, ncclRedOp_t op, ncclComm* comm, cudaStream_t stream);

ncclResult_t ncclAllReduce(const void* sendbuff, void* recvbuff, size_t count,
    ncclDataType_t datatype, ncclRedOp_t op, ncclComm* comm, cudaStream_t stream) 
{
  // NVTX3_FUNC_RANGE_IN(nccl_domain);
  // struct ncclInfo info = { ncclFuncAllReduce, "AllReduce",
  //   sendbuff, recvbuff, count, datatype, op, 0, comm, stream, /* Args */
  //   ALLREDUCE_CHUNKSTEPS, ALLREDUCE_SLICESTEPS };
  // return ncclEnqueueCheck(&info);
  return ncclSystemError;
}

每次修改pytorch中Nccl源码生效需要进行重新编译，先删除原有编译文件再重新编译

#删除原有nccl相关的
rm -r pytorch/build/nccl*

#重新编译
MAX_JOBS=32 USE_CUDA=1 USE_NCCL=1 USE_SYSTEM_NCCL=0 USE_GLOO=0 python setup.py develop

#运行测试文件，看看有没有报错
python test.py

报错ncclSystemError，体现出了源码的更改。