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GLOO_SOCKET_IFNAME、TP_SOCKET_IFNAME和NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量的值enp5s0为网卡名称，需要根据实际情况填写，如果两台机器的网卡名称不同，那么在不通机器上build镜像的时候，需要改为对应机器的网卡名称。 我也遇到了类似问题。用一个demo查出来是多线程跑到第一个线程读完第一份数据，第二个线程就卡住了。所以我就想肯定是多线程通信这里出了问题。 最后发现torch.distributed.init_process_group (backend="nccl")的backend改成gloo就能正常多线程运行下去了。 命令：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node=2 demo.py. 解决方法： 我们需要指定GLOO对应网卡的信息，在启动镜像时加入 GLOO_SOCKET_IFNAME 环境变量为对应IP的网络接口，此时在我的配置中，两台服务器的Ethernet IP对应的网口均为 ens2f5，因此我们需要在末尾加入 -e GLOO_SOCKET_IFNAME=ens2f5 修改后：
gloo有 ibverb 的实现，但是没完全实现（不支持 unboundbuffer，但是 PyTorch 需要这个feature）。所以PyTorch在用gloo库的时候用不了ibv 以及NCCL的优化很多，包括多个socket提升带宽之类的。gpu collective communication方面应该没有比NCCL更好的库了 pytorch：无论是用什么训练框架，tensor及OP、OP的dispatch、显存的分配、通信组gloo和nccl的管理、整个计算图、autograd都是在torch这里负责，然后torch支持单进程训练、数据并行ddp、fsdp（zero系列分布式训练），可以torchrun来拉起多机进程，通过torch dist master endpoint来. 错误: Distributed package doesn‘t have NCCL built in? 跑代码的时候遇到上面的问题，搜了网上的一堆回答，都说是windows不支持nccl backend，要将改成backend==gloo,但绝大多数都没… 显示全部 关注者 5 被浏览
设置使用的网口：如果机器有多根网线、网络配置复杂，还需要设置对应的网口，例如 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp13s0f0。 这个网口应该对应于这些机器能够互相访问到的网段。
VLLM_HOST_IP就是每个节点自己的IP，NCCL_SOCKET_IFNAME是NCCL通信的网卡名称，GLOO_SOCKET_IFNAME是GLOO通信的网卡名称。 网卡名称可以通过ifconfig工具来找到，比如： 我回答这个问题的时候还没有使用AI，现在这种问题直接去问deepseek即可，大家不必看下文解释了。 MPI负责跨节点的程序分发和同步，而NCCL负责节点内GPU之间的高效通信，特别是对于集合通信操作如all-reduce。通过这种方式，MPI和NCCL相互补充，提供了一个强大且高效的并行计算解决方案。 Nvidia官网上. 根据以上数据，可以得到以下结论： 在低精度 (FP16)时，NCCL 显著优于 Gloo 在高精度 (FP32)时，当数据量较小时 MPI 更优，当数据量更大时，NCCL 更优 二、常见通信算子的原理、实现与测试 2.1 Broadcast One-to-all 通信模式 一个数据发送者，多个数据接收者
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