集合通信算法
针对同一个通信算子，随着网络拓扑、通信数据量、硬件资源等的不同，往往会采用不同的通信算法，从而最大化集群通信性能。HCCL提供了Mesh、Ring、Recursive Halving-Doubling（RHD）、NHR（Nonuniform Hierarchical Ring）、NB（Nonuniform Bruck）、Pipeline和Pairwise几种拓扑算法用于Server内和Server间的集合通信。
Server内通信算法
HCCL通信域Server内支持Mesh、Ring和Star三种算法，具体使用的算法根据硬件拓扑自动选择，用户无须配置也不支持配置。
Server间通信算法
HCCL通信域Server间支持Ring、RHD、NHR、NB、Pipeline、Pairwise几种算法的自适应选择，自适应算法会根据产品形态、数据量和Server个数进行选择，用户默认无需配置，大致算法选择逻辑如下：
- Ring算法：基于环结构的并行调度算法，适用于小规模节点数（例如<32机，且非2幂）和中大规模通信数据量（例如>=256M）的场景。
- RHD算法：递归二分和倍增算法，支持如下两种场景：
- 通信域节点个数为2的整数次幂，任意数据量。
- 中小通信数据量（例如<256M），任意节点数。
- NHR算法：非均衡的层次环算法，适用于中大规模节点数(例如>32机，且非2的整数次幂)和中大规模通信数据量（例如>=256M）的场景。
- NB算法：非均匀的数据块通信算法，适用于中大规模节点数(例如>32机，且非2的整数次幂)和中大规模通信数据量（例如>=256M）的场景。
- Pipeline算法：流水并行算法，适用于多机多卡且数据量较大（例如>=1M * RankSize）的场景。
- Pairwise算法：比较算法，仅用于AllToAll、AlltoAllV与AlltoAllVC算子，适用于数据量较小（例如<=1M * RankSize）的场景。
