基于eRDMA增强型实例部署AI训练集群-阿里云服务器ECS使用教程

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通过使用弹性eRDMA技术，您可以获得超低延迟，更快地响应请求。本文介绍如何在eRDMA增强型实例上部署AI训练集群，并测试其性能。

AI训练场景架构

目前AI分布式训练场景主要的架构如下图所示。主流AI框架底层通过多种不同的通信后端进行多机或多卡通信，例如：

MPI/Gloo后端多用于CPU的控制流通信。
NCCL是由NVIDIA开源的GPU多机多卡实现，旨在提供高效的大数据流通信。因此，它在性能优化方面具有得天独厚的优势，被广泛应用于主流AI框架中，并成为推荐的通信后端。
在NCCL底层通信链接上，有多种不同的传输方式，例如单机内部多卡P2P通信以及多机上的传统socket通信（如VPC网络）和高性能的InfiniBand（IB）通信，其中eRDMA是一种基于RDMA的传输方式，具有极低的延迟，并且在性能上接近RDMA网络的优势。使用eRDMA不需要修改业务组网，且在NCCL后端的场景下可以无缝使用。

步骤一：创建eRDMA实例

具体操作，请参见在GPU实例上配置eRDMA。

搭建本集群环境需要创建两台ECS实例，实例配置示例如下：

规格：ecs.ebmgn7ex.32xlarge
实例私网IP地址：
- 实例A：172.20.20.145
- 实例B：172.20.20.143

步骤二：搭建环境

您可以通过以下两种方式来搭建AI训练的环境。

方式1 通过ECS实例启动AI训练

方式2 通过容器启动AI训练

搭建GPU环境
GPU云服务器提供GPU加速计算能力，实现GPU计算资源的即开即用和弹性伸缩。更多信息，请参见什么是GPU云服务器。
在步骤一：创建eRDMA实例时，配置镜像时需按以下步骤配置：
1. 选择所需的操作系统及版本。支持的镜像及版本请参见使用限制。
2. 选中安装GPU驱动，然后再选择对应的CUDA版本、Driver版本和CUDNN版本。
搭建NCCL环境
NVIDIA集体通信库（NCCL）是英伟达基于NVIDIA-GPU的一套开源的集体通信库，实现了针对NVIDIA GPU性能优化的多GPU和多节点集体通信原语。NCCL提供了诸如all-gather、all-reduce、broadcast、reduce、reduce-scatter等实现，这些实现经过优化后可以通过PCIe和NVLink等高速互联，从而实现高带宽和低延迟。
1. 远程连接ECS实例。
  具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
2. 运行以下命令，安装git。
```
 yum install -y git
```
3. 依次运行以下命令，编译nccl。
```
cd /root
git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
cd nccl/
make -j src.build NVCC_GENCODE="-gencode=arch=compute_80,code=sm_80"
```
4. 依次运行以下命令，编译nccl-test。
```
cd /root
git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git
cd nccl-tests/
make -j MPI=1 NCCL_HOME=/root/nccl/build/
```
搭建MPI环境
MPI（Message Passing Interface）是支持多编程语言编程的并行计算通信库，具有高性能、大规模性、可移植性、可扩展性等特点。
1. 远程连接ECS实例。
  具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
2. 运行以下命令，安装MPI环境。
```
yum install -y libgfortran4 libgfortran
wget https://aiacc.oss-accelerate.aliyuncs.com/build/openmpi-4.0.1-1.el7.x86_64.rpm
rpm -i openmpi-4.0.1-1.el7.x86_64.rpm
```
搭建AIACC环境
神龙AI加速引擎AIACC是基于阿里云IaaS资源推出的AI加速引擎，用于优化基于AI主流计算框架搭建的模型，能显著提升训练和推理性能。其中AIACC的aiacc-nccl-plugin组件可以提供eRDMA无感使用的易用性能力以及通信性能优化能力。更多信息，请参见什么是神龙AI加速引擎AIACC。
说明
aiacc-nccl-plugin组件已经默认集成在eRDMA驱动中，如果已安装eRDMA驱动，就可以直接使用，无需再重复安装aiacc-nccl-plugin。
AIACC环境支持的版本及操作系统如下：
- nccl2.8.x~2.16.x的所有版本
- CentOS 7.x/8.x、Alibaba Cloud Linux、Ubuntu 18/20等多种操作系统
1. 远程连接ECS实例。
  具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
2. 运行以下命令，安装AIACC环境。
  - 方式一：通过rpm包安装
```
wget https://ali-perseus-release.oss-cn-huhehaote.aliyuncs.com/ACSpeed/nccl-plugin/rpm/aiacc-nccl-plugin-1.1.0.rpm
rpm -i aiacc-nccl-plugin-1.1.0.rpm
```
  - 方式二：通过deb包安装
```
wget https://ali-perseus-release.oss-cn-huhehaote.aliyuncs.com/ACSpeed/nccl-plugin/deb/aiacc-nccl-plugin-1.1.0.deb
dpkg -i aiacc-nccl-plugin-1.1.0.deb
```

部署AI环境

远程连接ECS实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。

运行以下命令，创建Python环境。

wget https://ali-perseus-build-dep.oss-cn-huhehaote.aliyuncs.com/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda create -n py3.8.13_torch1.10.1_cu111 python=3.8

运行以下命令，以PyTorch为例安装AI框架。

conda activate py3.8.13_torch1.10.1_cu111
pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

若系统返回类似如下信息时，则表示AI框架安装成功。安装AI框架

步骤三：配置实例免密登录

通过nccl、e2e测试性能前，需要配置各实例之间可以免密登录。

远程连接其中一台ECS实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
运行以下命令，生成免密密钥。
```
ssh-keygen -t rsa
```
一直按Esc键，直到结束。
运行以下命令，获取并复制生成的公钥。
```
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
```
运行以下命令，将公钥拷贝至各实例。
```
echo <公钥> >> ~/.ssh/authorized_keys
```
重要
该步骤需要在每台ECS实例上分别执行。
运行以下命令，测试是否可以免密登录。
```
ssh <另一台ECS实例的私网IP地址>
```
若系统返回类似如下信息，例如实例A可以登录到实例B，则表示免密登录成功。

步骤四：性能测试

您可以通过nccl、e2e这两种方式来测试AI训练的性能。

nccl性能测试

e2e性能测试

说明

为完成测试，您需要在集群中的两台ECS实例上分别执行以下操作。

远程连接ECS实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
运行以下命令，进入nccl-tests目录。
```
cd nccl-tests/
```
新建集群IP地址信息文件。
1. 运行以下命令，新建文件，例如hostfile.txt。
```
vim hostfile.txt
```
2. 按i键进入编辑模式，在文件中添加集群信息。
```
172.20.20.145
172.20.20.143
```
  说明
  172.20.20.145和172.20.20.143是ECS实例的私网IP地址，您需要根据实际环境替换。ECS实例的私网IP地址在步骤一：创建eRDMA实例时已获取。
3. 按Esc键退出编辑模式，输入:wq并按下Enter键，保存并退出文件。

准备运行脚本。

运行以下命令，新建脚本，例如run.sh。
```
vim run.sh
```

按i键进入编辑模式，在脚本中添加以下内容。

NP=16
NPER=8
HOSTFILE=hostfile.txt
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib/:/root/nccl/build/lib/
mpirun --allow-run-as-root -np $NP -npernode $NPER --hostfile $HOSTFILE \
  -x PATH -x LD_LIBRARY_PATH \
  -x NCCL_DEBUG=INFO \
  --bind-to none \
   -mca btl_tcp_if_include eth0 \
  ./build/all_reduce_perf -b 1B -e 512M -f 2 -g 1 -n 1000 -w 1000 -c 0 -z 0 -o sum

按Esc键退出编辑模式，输入:wq并按下Enter键，保存并退出文件。

运行以下命令，运行run.sh脚本，启动nccl-test。

bash run.sh

若系统返回类似如下的测试数据，则表示nccl性能测试完成。

iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO Plugin Path : /usr/local/lib/libnccl-net.so
iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO P2P plugin AIACC-2.0-RDMA
iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO NCCL_AIACC_DISABLE set by environment to 0.
iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO NCCL_AIACC_CONFIG_DISABLE set by environment to 0.
iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO NET/IB : Using [0]rocep16s0:1/RoCE [1]rocep138s0:1/RoCE ; OOB eth0:192.168.30.166<0>
iZwz92j225su3pa9gfs****:127727:127784 [0] NCCL INFO Using network AIACC-2.0-RDMA#                                                     out-of-place                       in-place#       size         count    type   redop     time   algbw   busbw  error     time   algbw   busbw  error#        (B)    (elements)                     (us)  (GB/s)  (GB/s)            (us)  (GB/s)  (GB/s)

           0             0   float     sum    50.50    0.00    0.00    N/A
           0             0   float     sum    51.45    0.00    0.00    N/A
           4             1   float     sum    95.84    0.00    0.00    N/A
           8             2   float     sum    92.74    0.00    0.00    N/A
          16             4   float     sum    92.27    0.00    0.00    N/A
          32             8   float     sum    91.87    0.00    0.00    N/A
          64            16   float     sum    92.97    0.00    0.00    N/A
         128            32   float     sum    92.10    0.00    0.00    N/A
         256            64   float     sum    93.16    0.00    0.01    N/A
         512           128   float     sum    94.11    0.01    0.01    N/A
        1024           256   float     sum    95.40    0.01    0.02    N/A
        2048           512   float     sum    98.20    0.02    0.04    N/A
        4096          1024   float     sum    100.7    0.04    0.08    N/A
        8192          2048   float     sum    108.8    0.08    0.14    N/A
       16384          4096   float     sum    112.5    0.15    0.27    N/A
       32768          8192   float     sum    123.0    0.27    0.50    N/A
       65536         16384   float     sum    143.8    0.46    0.85    N/A
      131072         32768   float     sum    188.0    0.70    1.31    N/A
      262144         65536   float     sum    228.0    1.15    2.16    N/A
      524288        131072   float     sum    313.6    1.67    3.13    N/A
     1048576        262144   float     sum    486.3    2.16    4.04    N/A
     2097152        524288   float     sum    449.4    4.67    8.75    N/A
     4194304       1048576   float     sum    664.6    6.31   11.83    N/A
     8388608       2097152   float     sum   1112.9    7.54   14.13    N/A
    16777216       4194304   float     sum   2098.7    7.99   14.99    N/A
    33554432       8388608   float     sum   3998.1    8.39   15.74    N/A
    67108864      16777216   float     sum   7489.1    8.96   16.80    N/A
   134217728      33554432   float     sum    14239    9.43   17.67    N/A
   268435456      67108864   float     sum    27488    9.77   18.31    N/A
   536870912     134217728   float     sum    54083    9.93   18.61    N/A

说明

nccl日志说明：Using network AIACC-2.0-RDMA表示正确安装并使用aiacc-nccl-plugin。

性能数据说明：第五列值表示nccl通信的性能，表示AI训练的耗时，单位为us，值越小表示性能越好。

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AI训练场景架构

步骤一：创建eRDMA实例

步骤二：搭建环境

步骤三：配置实例免密登录

步骤四：性能测试

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