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否，则联系技术支持排查节点状态。 建议与总结 环境变量NCCL_SOCKET_IFNAME用于指定通信的网卡名称。“NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0”表示仅使用eth0网卡通信。该环境变量由系统自动注入，由于通信网卡名称不固定，因此训练代码不应默认设置该环境变量。 环境变量NCCL_IB
耗时拆分为计算、通信、调度三大维度，并针对计算和通信分别进行算子级别的比对；将训练占用的总内存，拆分成算子级别的内存占用进行比对。 对于集群训练场景，昇腾提供了集群分析工具cluster_analysis，当前主要对基于通信域的迭代内耗时分析、通信时间分析以及通信矩阵分析为主，从而定位慢卡、慢节点以及慢链路问题。
Cluster资源池如何进行NCCl Test？ ModelArts提供AI诊断功能，用户可以通过NCCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL
00000000” ${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-N.${MA_VJ_NAME} 表示不同节点的通信域名，例如0号节点的通信域名为 “${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}”。 N表示实例数。 例如，实例数为4时，此环境变量分别为
192.168.0.0/16~24。 connection 否 NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。 表6 NetworkConnection 参数 是否必选 参数类型 描述 peerConnectionList 否 Array of
NCCL信息中报出Got completion with error 12, opcode 1, len 32478, vendor err 129等通信信息时，说明当前网络不是很稳定。 解决方案3 可加入3个环境变量。 NCCL_IB_GID_INDEX=3： 使用RoCE v2协议，默认使用RoCE
mxnet”之前可以看到节点间相互通信状态，同时ps能够重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os
模型可以正常启动，但是因为镜像中启用的端口非8080，或者镜像启用的端口与创建模型时配置的端口不一致，导致部署服务时register-agent无法与模型通信，超过一定时间后（最长20分钟）认为模型启动失败。 需要检查两个地方：自定义镜像中的代码开放的端口和创建模型界面上配置的端口。确认两处端口
Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件提供Ascend分布式训练作业的集群信息，用于Ascend芯片分布式通信，可以被HCCL集合通信库解析。该文件格式有模板一和模板二两个版本。 ModelArts提供的是模板二格式。ModelArts训练环境的Ascend HCCL
PU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快：相比于DP，通信速度更快 负载相对均衡：相比于DP，GPU负载相对更均衡 运行速度快：因为通信时间更短，效率更高，能更快速地完成训练作业。 相关章节 创建单机多卡的分布式训练（Dat
户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。
多机之间使用gloo通信时需要指定网口名称， export TP_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用TP通信时需要指定网口名称 export HCCL_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用HCCL通信时需要指定网口名称
多机之间使用gloo通信时需要指定网口名称， export TP_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用TP通信时需要指定网口名称 export HCCL_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用HCCL通信时需要指定网口名称
0/12~24 192.168.0.0/16~24。 connection NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。 表7 NetworkConnection 参数 参数类型 描述 peerConnectionList Array of peerConnectionList
0/12~24 192.168.0.0/16~24。 connection NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。 表7 NetworkConnection 参数 参数类型 描述 peerConnectionList Array of peerConnectionList
0/12~24 192.168.0.0/16~24。 connection NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。 表10 NetworkConnection 参数 参数类型 描述 peerConnectionList Array of peerConnectionList
分布式训练。 master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_port冲突问题时，可通过设置MA_TORC
analysis_dimensions computation, communication, schedule, memory 否 默认进行计算、通信、下发和内存的全维度分析。可以指定默认值中任意单维度进行分析，如仅指定computation进行计算维度分析，仅指定schedule进行下
卡、千卡及以上规模的可视化集群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrom
ling数据进行性能拆解和分类比对，展示算子、通信、内存等类别的性能比对数据。 下载工具源码使用。 性能比对工具 cluster_analyse 集群性能分析工具，采集好的多机Profiling数据可通过该工具分析集群通信耗时、通信带宽矩阵等内容，从而辅助定位慢卡、慢节点等问题。
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