<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>集合通信 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/%E9%9B%86%E5%90%88%E9%80%9A%E4%BF%A1/</link><description>Recent content in 集合通信 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 30 Sep 2026 09:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/%E9%9B%86%E5%90%88%E9%80%9A%E4%BF%A1/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>NCCL 集合通信：AllReduce 原理与多卡训练网络优化</title><link>https://plumephp.com/hpc-nccl-collectives/</link><pubDate>Wed, 30 Sep 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/hpc-nccl-collectives/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;单卡装不下的模型要分到多卡，多卡就要&lt;strong&gt;同步梯度&lt;/strong&gt;；梯度同步的本质是一堆&lt;strong&gt;集合通信&lt;/strong&gt;。MPI 为 CPU 集群设计了广播/归约原语，而 GPU 时代 NVIDIA 用 &lt;strong&gt;NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）&lt;/strong&gt; 把这套思想重新实现——针对 NVLink、PCIe、InfiniBand 的拓扑做了极致优化，成为 PyTorch DDP、Megatron、DeepSpeed 背后事实上的通信标准。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>