HCCL_ALGO

功能描述

此环境变量用于配置集合通信Server间跨机通信算法，支持全局配置算法类型与按算子配置算法类型两种配置方式。

HCCL提供自适应算法选择功能，默认会根据产品形态、数据量和Server个数选择合适的算法，一般情况下用户无需手工指定。若通过此环境变量指定了Server间通信算法，则自适应算法选择功能不再生效。

• 全局配置算法类型，配置方式如下：

  export HCCL_ALGO="level0:NA;level1:<algo>"

  其中level0代表server内通信算法，当前仅支持配置为NA；level1代表server间通信算法，支持如下几种取值：

  • ring：基于环结构的通信算法，通信步数多（线性复杂度），时延相对较高，但通信关系简单，受网络拥塞影响较小。适合通信域内Server个数较少、通信数据量较小、网络存在明显拥塞、且pipeline算法不适用的场景。
  • H-D_R：递归二分和倍增算法（Recursive Halving-Doubling：RHD），通信步数少（对数复杂度），时延相对较低，但在非2次幂节点规模下会引入额外的通信量。适合通信域内Server个数是2的整数次幂且pipeline算法不适用，或Server个数不是2的整数次幂但通信数据量较小的场景。
  • NHR：非均衡的层次环算法（Nonuniform Hierarchical Ring），通信步数少（对数复杂度），时延相对较低。适合通信域内Server个数较多且pipeline算法不适用的场景。
  • NHR_V1：对应历史版本的NHR算法，通信步数少（根复杂度），时延相对较低，适合通信域内Server数为非2的整数次幂且pipeline算法不适用的场景。NHR_V1算法理论性能低于新版NHR算法，该配置项未来会逐步下线，建议开发者使用NHR算法。
  • NB：非均匀的数据块通信算法（Nonuniform Bruck），通信步数少（对数复杂度），时延相对较低。适合通信域内Server个数较多且pipeline算法不适用的场景。
  • pipeline：流水线并行算法，可并发使用Server内与Server间的链路，适合通信数据量较大且通信域内每机包含多卡的场景。
  • pairwise：逐对通信算法，仅用于AlltoAll、AlltoAllV与AlltoAllVC算子，通信步数较多（线性复杂度），时延相对较高，但可以避免网络中出现一打多现象，适合通信数据量较大、需要规避网络一打多的场景。
  

  每种通信算法支持的通信算子、数据类型、归约类型、网络运行模式、产品型号等说明可参见Server间通信算法支持度。

• 按算子类型配置通信算法，配置方式如下：

  export HCCL_ALGO="<op0>=level0:NA;level1:<algo0>/<op1>=level0:NA;level1:<algo1>"

  其中：

  • <op>为通信算子的类型，支持配置为：allgather、reducescatter、allreduce、broadcast、reduce、scatter、alltoall。
  • <algo>为指定的通信算子采用的server间通信算法，支持的配置同全局配置方法中的level1取值，请确保指定的通信算法为通信算子支持的算法类型，每种算法支持的通信算子可参见表1，未指定通信算法的通信算子会根据产品形态、节点数以及数据量自动选择通信算法。
  • 多个算子之间的配置使用“/”分隔。

配置示例

• 全局配置算法类型

  export HCCL_ALGO="level0:NA;level1:H-D_R"

• 按算子配置算法类型

  # AllReduce算子使用ring算法，其他算子根据产品形态、节点数以及数据量自动选择通信算法。
  export HCCL_ALGO="allreduce=level0:NA;level1:ring"

Server间通信算法支持度

使用约束

当前版本Server内通信算法仅支持配置为“NA”。

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas A2 训练系列产品