Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning NCCL Documentation
NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) Download Page | NVIDIA Developer

以上两个为nccl官网的安装教程

一、下面根据官网进行安装（并没有成功）

1.

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004 /x86_64/7fa2af80.pub

2.

sudo add-apt-repository “deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/ x86_64/ /”

(根据自己操作系统的版本进行更换)

3.

sudo apt update

4.

(1) 安装最新版

sudo apt install libnccl2 libnccl-dev

(2) 根据自己的版本进行安装

sudo apt install libnccl2=2.4.8-1+cuda10.0 libnccl-dev=2.4.8-1+cuda10.0

但是只是安装了，并没有编译，官网说的并不详细，/usr/local/下没有找到nccl

二、从github下clone

nccl的github网站

1.

git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
cd nccl

2.

make -j12 src.build BUILDDIR=/home/yourname/nccl CUDA_HOME=/usr/local/cuda NVCC_GENCODE="-gencode=arch=compute_86, ode=sm_86"

(（NVCC_GENCODE可以不添加，如果不添加该字段，默认会编译支持所有架构；为了加速编译以及降低二进制文件大小，添加该字段，具体comute_86,sm_86是和显卡算力相匹配，具体见：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）)

• -j12：表示使用12个核心，使用nproc查看总核心数，根据具体情况进行调整；
• BUILDDIR：表示编译后，一些文件的存储路径；默认是nccl/build；当然如果是root用户可以指定到/usr/local/ncc/；
• CUDA_HOME：表示CUDA的目录，默认就是/usr/local/cuda，可以不加，如果报错，加上

3.

最后呢，编译完成的文件都在指定的NVCC_GENCODE字段路径下，需要将其添加到环境变量；

vim ~/.bashrc

该文件在/home/yourname下

添加如下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=$L{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH:/home/yourname/nccl/libexportPATH=$PATH:/home/yourname/nccl/bin

按ESC,:WQ，然后执行以下命令

source ~/.bashrc

4.验证NCCL是否安装成功:

git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git
cd nccl-tests
make -j12 CUDA_HOME=/usr/local/cuda
./build/all_reduce_perf -b 8 -e 256M -f 2 -g 4

(需要用机器GPU的个数替换，我这边有4块显卡，就指定4；)

Linux下NCCL源码编译安装

接着安装horovod（还需要安装Openmpi, gcc±5以上（horovod官网要求）, tensorflow>=1.15.0）

horovod

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安装horovod（环境）的正确姿势
openmpi入门1-安装与测试
Horovod的安装和使用
如何安装Horovod？
ubuntu 18.04安装horovod

1. 安装gcc

• sudo apt-get install g++
• g++ --version 查看g++的版本

2. 查看openmpi版本

• ompi_info （or mpiexec –version or mpirun –version or mpicxx --showme:version）

3. 开始安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试tensorflow

import tensorflow as tf

报错

RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd

解决办法一:

• pip install numpy –upgrade(升级Numpy,但我的已经是最新版，无效)

解决办法二：

• 卸载numpy重新安装（我卸载后再次安装提示我环境有Numpy，这说明刚才环境有两个numpy, import tensorflow as tf，提示No module named 'numpy.core._multiarray_umath, 升级numpy后成功导入tensorflow）

4. 安装horovod

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

5. 测试

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

(没有报错，安装成功)

6. 测试horovod的一些例子

horovod/examples/

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issues

该链接是提供了horovod该怎么安装的办法