分布式GPU上计算长向量模的方法

分布式GPU上计算长向量模的方法

当向量分布在多个GPU卡上时，计算向量模(2-范数)需要以下步骤：

1. 在每个GPU上计算本地数据的平方和
2. 跨GPU通信汇总所有平方和
3. 在根GPU上计算总和的平方根

实现方法

下面是一个完整的CUDA示例代码，使用NCCL进行多GPU通信：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cuda_runtime.h>
#include <nccl.h>#define CHECK_CUDA(call) { \cudaError_t err = call; \if (err != cudaSuccess) { \std::cerr << "CUDA error at " << __FILE__ << ":" << __LINE__ << ": " \<< cudaGetErrorString(err) << std::endl; \exit(EXIT_FAILURE); \} \
}#define CHECK_NCCL(call) { \ncclResult_t res = call; \if (res != ncclSuccess) { \std::cerr << "NCCL error at " << __FILE__ << ":" << __LINE__ << ": " \<< ncclGetErrorString(res) << std::endl; \exit(EXIT_FAILURE); \} \
}// CUDA核函数：计算局部平方和
__global__ void compute_local_square_sum(const float* vec, float* partial_sum, size_t n) {extern __shared__ float shared_mem[];unsigned int tid = threadIdx.x;unsigned int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float sum = 0.0f;if (i < n) {float val = vec[i];sum = val * val;}// 归约到共享内存shared_mem[tid] = sum;__syncthreads();// 块内归约for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1) {if (tid < s) {shared_mem[tid] += shared_mem[tid + s];}__syncthreads();}// 第一个线程写入结果if (tid == 0) {partial_sum[blockIdx.x] = shared_mem[0];}
}// 计算向量模
float distributed_vector_norm(int ngpus, size_t total_elements, size_t local_elements, const float* local_vec, cudaStream_t stream, ncclComm_t comm) {// 1. 每个GPU计算本地平方和const int block_size = 256;const int grid_size = (local_elements + block_size - 1) / block_size;float* d_partial_sums;CHECK_CUDA(cudaMalloc(&d_partial_sums, grid_size * sizeof(float)));// 调用核函数计算局部平方和compute_local_square_sum<<<grid_size, block_size, block_size * sizeof(float), stream>>>(local_vec, d_partial_sums, local_elements);// 2. 在设备上完成最终归约float* d_local_sum;CHECK_CUDA(cudaMalloc(&d_local_sum, sizeof(float)));// 使用CUDA的归约函数完成设备上的最终归约void* d_temp_storage = nullptr;size_t temp_storage_bytes = 0;cub::DeviceReduce::Sum(d_temp_storage, temp_storage_bytes, d_partial_sums, d_local_sum, grid_size, stream);CHECK_CUDA(cudaMalloc(&d_temp_storage, temp_storage_bytes));cub::DeviceReduce::Sum(d_temp_storage, temp_storage_bytes, d_partial_sums, d_local_sum, grid_size, stream);// 3. 跨GPU通信汇总所有平方和float* d_global_sum;CHECK_CUDA(cudaMalloc(&d_global_sum, sizeof(float)));// 使用NCCL进行all reduce操作CHECK_NCCL(ncclAllReduce((const void*)d_local_sum, (void*)d_global_sum, 1, ncclFloat, ncclSum, comm, stream));// 4. 计算平方根（只在root GPU上获取结果）float global_sum = 0.0f;int root = 0;int rank;CHECK_NCCL(ncclCommUserRank(comm, &rank));if (rank == root) {CHECK_CUDA(cudaMemcpyAsync(&global_sum, d_global_sum, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));CHECK_CUDA(cudaStreamSynchronize(stream));}// 清理CHECK_CUDA(cudaFree(d_temp_storage));CHECK_CUDA(cudaFree(d_partial_sums));CHECK_CUDA(cudaFree(d_local_sum));CHECK_CUDA(cudaFree(d_global_sum));return (rank == root) ? sqrtf(global_sum) : 0.0f;
}int main(int argc, char* argv[]) {// 初始化int ngpus;CHECK_CUDA(cudaGetDeviceCount(&ngpus));// 初始化NCCLncclComm_t comm;ncclUniqueId id;if (rank == 0) ncclGetUniqueId(&id);MPI_Bcast(&id, sizeof(id), MPI_BYTE, 0, MPI_COMM_WORLD);CHECK_NCCL(ncclCommInitRank(&comm, ngpus, id, rank));// 假设总向量大小为1亿元素size_t total_elements = 100000000;size_t local_elements = total_elements / ngpus;// 分配和初始化本地向量float* d_local_vec;CHECK_CUDA(cudaMalloc(&d_local_vec, local_elements * sizeof(float)));// 初始化向量数据（这里简单设置为全1，实际应用中应填充真实数据）float init_val = 1.0f;CHECK_CUDA(cudaMemset(d_local_vec, init_val, local_elements * sizeof(float)));// 创建CUDA流cudaStream_t stream;CHECK_CUDA(cudaStreamCreate(&stream));// 计算向量模float norm = distributed_vector_norm(ngpus, total_elements, local_elements, d_local_vec, stream, comm);int rank;CHECK_NCCL(ncclCommUserRank(comm, &rank));if (rank == 0) {std::cout << "Vector norm: " << norm << std::endl;std::cout << "Expected norm: " << sqrtf(total_elements) << std::endl;}// 清理CHECK_CUDA(cudaFree(d_local_vec));CHECK_CUDA(cudaStreamDestroy(stream));CHECK_NCCL(ncclCommDestroy(comm));return 0;
}

关键点说明

1. 数据分布：向量被均匀分布在多个GPU上，每个GPU处理一部分数据。

2. 本地计算：

   • 使用CUDA核函数计算本地数据的平方和
   • 使用块内归约优化性能
   • 使用CUB库进行设备端最终归约

3. 跨GPU通信：

   • 使用NCCL进行all-reduce操作，汇总所有GPU的平方和
   • NCCL针对多GPU通信进行了优化

4. 结果计算：

   • 只在根GPU上计算最终结果的平方根
   • 其他GPU可以忽略结果或用于后续计算

编译说明

编译此代码需要：

• CUDA工具包
• NCCL库
• CUB头文件（通常包含在CUDA工具包中)

编译命令示例：

nvcc -o distributed_norm distributed_norm.cu -lnccl

性能优化建议

1. 对于非常大的向量，可以考虑使用更高效的内存访问模式
2. 根据GPU架构调整块大小和网格大小
3. 使用CUDA图来捕获整个计算流程，减少启动开销
4. 考虑使用FP16或TF32计算来提升吞吐量（如果精度允许）

这种方法可以高效地计算分布在多个GPU上的大型向量的模，适用于大规模科学计算和机器学习应用。