
使用场景
用于AI模型训练中的数据并行处理。
在深度学习框架中实现多芯片之间的高效通信。
作为开源项目,被全球的开发者和研究者用于各种AI相关的研究和开发工作。
产品特色
支持不同平台上的单芯片通信。
提供跨芯片通信的全面支持。
利用原生集体通信库,如NCCL、IXCCL和CNCL。
提供构建和测试指南,方便开发者使用和测试。
支持自定义构建路径和设备运行时及通信库的安装路径。
提供多种测试参数,以适应不同的性能测试需求。
使用教程
1. 克隆仓库:使用git clone命令克隆FlagCX的代码库。
2. 构建库:进入FlagCX目录,使用make命令加上对应的平台标志进行构建。
3. 测试性能:在test/perf目录下,使用make命令构建测试程序,并运行测试程序,例如使用./test_allreduce -b 128M -e 8G -f 2进行性能测试。
4. 调整测试参数:根据需要调整测试参数,例如使用-b、-e、-f参数来设置测试数据的大小范围和增量。
5. 查看文档:访问FlagCX的GitHub页面,查看README和LICENSE文件以了解更多使用和许可信息。
6. 贡献代码:如果需要,开发者可以向FlagCX贡献代码,共同推动项目的发展。
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