AI开发平台MODELARTS-GPU A系列裸金属服务器节点内NVLINK带宽性能测试方法（Pytorch模式）:操作步骤

时间：2024-09-05 08:36:23

AI开发平台MODELARTS

操作步骤

使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。

import torch
import numpy as np

device = torch.device("cuda")

n_gpus = 8
data_size = 1024 * 1024 * 1024  # 1 GB

speed_matrix = np.zeros((n_gpus, n_gpus))

for i in range(n_gpus):
    for j in range(i + 1, n_gpus):
        print(f"Testing communication between GPU {i} and GPU {j}...")
        with torch.cuda.device(i):
            data = torch.randn(data_size, device=device)
            torch.cuda.synchronize()
        with torch.cuda.device(j):
            result = torch.randn(data_size, device=device)
            torch.cuda.synchronize()
        with torch.cuda.device(i):
            start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
            end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
            start.record()
            result.copy_(data)
            end.record()
            torch.cuda.synchronize()
            elapsed_time_ms = start.elapsed_time(end)
        transfer_rate = data_size / elapsed_time_ms * 1000 * 8 / 1e9
        speed_matrix[i][j] = transfer_rate
        speed_matrix[j][i] = transfer_rate

print(speed_matrix)

以Ant8 GPU裸金属服务器为例，其理论GPU卡间带宽为：NVIDIA*NVLink*Bridge for 2GPUS: 400GB/s。使用上述测试脚本测得带宽性能进行如下分析。
- 正常模式-NVLINK全互通，带宽约为370GB。基本符合预期，且证明Ant GPU裸金属服务器内部GPU间确实走NVLINK模式，且完全互联。
  图2 正常模式带宽性能
- 异常模式-NVLINK部分互通，出现带宽波动较大的情况。如下图中GPU0和GPU4之间带宽远低于理论值，存在问题。
  图3 异常模式带宽性能
  
  出现这种现象，可尝试重装nvidia/cuda/nvidia-fabricmanager，重装后再测试又恢复到了正式模式，GPU0和GPU4之间带宽恢复到370GB/s。
  
  可能原因如下，仅供参考：
  1. 驱动程序问题：可能是由于驱动程序没有正确安装或配置，导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后，驱动程序可能已经正确配置，从而解决了这个问题。
  2. 硬件问题：如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障，那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后，重启系统，可能触发了某种硬件自检或修复机制，从而恢复了正常的带宽。
  3. 系统负载问题：最初测试GPU卡间带宽时，可能存在其他系统负载，如进程、服务等，这些负载会占用一部分网络带宽，从而影响NVLINK带宽的表现。重新安装软件后，这些负载可能被清除，从而使NVLINK带宽恢复正常。