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概述
NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是由NVIDIA开发的一种用于多GPU间通信的库。NCCL的RING算法是NCCL库中的一种通信算法，用于在多个GPU之间进行环形通信。
RING算法的基本思想是将多个GPU连接成一个环形结构，每个GPU与相邻的两个GPU进行通信。数据沿着环形结构传递，直到到达发送方的位置。这样的环形结构可以有效地利用GPU之间的带宽，提高通信的效率。
RING算法的步骤如下：
Scatter-Reduce
以Scatter-Reduce为例，假设有4张GPU，RANK_NUM=4。
则需要根据RANK_NUM把每张CPU划分为4个chunk。
为什么要这么划分？
在 NCCL 中，划分 chunk 的数量与 GPU 的数量相关联，这是因为 chunk 的目的是将大的消息划分为多个小的数据块，以便并行处理和降低通信的延迟。这种划分通常会基于 GPU 的数量，以确保每个 GPU 可以处理到一部分数据块，从而提高整体的通信效率。
- 并行性： 划分
chunk可以增加通信的并行性。每个 GPU 处理自己的数据块，不同的 GPU 可以并行地执行通信操作，从而提高整体的吞吐量。 - 减少延迟： 较小的数据块通常可以更快地传输，因此通过划分
chunk，可以减少每个通信操作的延迟。这对于一些对通信延迟敏感的应用程序是至关重要的。 - 资源分配： NCCL 可能会根据 GPU 的数量来分配适当的资源，例如内存等。通过划分
chunk，可以更好地管理这些资源。 - Load Balancing： 均衡负载是分布式系统中的一个关键问题。通过根据 GPU 的数量划分
chunk，可以更容易地实现负载均衡，确保每个 GPU 处理的工作量相对均匀。
划分了chunk以后，我们一次RING的通路将会走通4块GPU，每次只传输一块chunk的数据。这样需要走很多次通路才能把所有数据传输完。
假如 ringIx=0，第一次循环到第三次循环时：
我们将绿色视为这次循环需要传输的数据。
数据ABCD在不同的GPU中流通。
最终达到以下情况，scatter-reduce就完成了：
将图中蓝色部分输出，就完成了一次ring算法下的Scatter-Reduce。
当然，如果要做All-Reduce，此时不需要继续按照原来的规则计算类，理论上只需要再算一次All-Gather，就能把蓝色的块分发给其他几块卡。All-Reduce的相关讲解网络上很多。此处就不讲了。
NCCL代码流程
fillInfo:
这段代码在init.cc中
static ncclResult_t fillInfo(struct ncclComm* comm, struct ncclPeerInfo* info, uint64_t commHash) {info->rank = comm->rank;CUDACHECK(cudaGetDevice(&info->cudaDev));info->hostHash=getHostHash()+commHash;info->pidHash=getPidHash()+commHash;// Get the device MAJOR:MINOR of /dev/shm so we can use that// information to decide whether we can use SHM for inter-process// communication in a container environmentstruct stat statbuf;SYSCHECK(stat("/dev/shm", &statbuf), "stat");info->shmDev = statbuf.st_dev;info->busId = comm->busId;NCCLCHECK(ncclGpuGdrSupport(&info->gdrSupport));return ncclSuccess;
}
这段代码的目的是为了获取和存储与通信相关的信息，以便在NCCL通信中使用。其中包括设备标识、主机哈希、进程ID哈希、共享内存设备标识、总线ID以及对GDR的支持情况等。
在initTransportsRank中，搜索完信息并作第一次AllGather, 收集所有通信节点的信息。
然后再为通信组分配额外的内存，以存储每个通信节点的信息（包括一个额外的用于表示CollNet root的位置）。
遍历节点和复制信息时，需要检查是否存在相同主机哈希和总线ID的重复GPU。如果是，发出警告并返回ncclInvalidUsage错误。
后面的一系列过程就是计算路径，然后这里涉及一些搜索算法，通常会将BFS搜索到的路径都存在一个位置，选择更优的路径。
搜索时也会根据实际情况判断选择ring算法或者tree算法。
搜索内容可能是无穷的，因此NCCL设置了一个超时时间，超过该时间则终端搜索。
完成路径的计算后，再做一次AllGather。
来到scatter-reduce的实现部分：
size_t realChunkSize;if (Proto::Id == NCCL_PROTO_SIMPLE) {realChunkSize = min(chunkSize, divUp(size-gridOffset, nChannels));realChunkSize = roundUp(realChunkSize, (nthreads-WARP_SIZE)*sizeof(uint64_t)/sizeof(T));}else if (Proto::Id == NCCL_PROTO_LL)realChunkSize = size-gridOffset < loopSize ? args->coll.lastChunkSize : chunkSize;else if (Proto::Id == NCCL_PROTO_LL128)realChunkSize = min(divUp(size-gridOffset, nChannels*minChunkSizeLL128)*minChunkSizeLL128, chunkSize);realChunkSize = int(realChunkSize);ssize_t chunkOffset = gridOffset + bid*int(realChunkSize);
这里涉及了NCCL协议的通信模式：
一共有三种，分别是NCCL_PROTO_SIMPLE、NCCL_PROTO_LL和NCCL_PROTO_LL128。
NCCL_PROTO_SIMPLE：
描述： 使用简单的通信协议。
差异点： 计算realChunkSize时，采用了一些特殊的逻辑，其中min(chunkSize, divUp(size-gridOffset, nChannels))用于确定实际的块大小，并通过roundUp调整为合适的大小。这可能涉及到性能和资源的考虑，以及对通信模式的调整。
NCCL_PROTO_LL：
描述： 使用连续链表（Linked List，LL）的通信协议。
差异点： 在计算realChunkSize时，首先检查size-gridOffset < loopSize条件，如果为真，则使用args->coll.lastChunkSize，否则使用默认的chunkSize。这可能与LL协议的特性有关，具体考虑了循环的情况。
NCCL_PROTO_LL128：
描述： 使用连续链表的通信协议，每次传输128字节。
差异点： 计算realChunkSize时，采用了min(divUp(size-gridOffset, nChannels*minChunkSizeLL128)*minChunkSizeLL128, chunkSize)的逻辑。这考虑了128字节的限制，以及对通信块大小的一些限制。
总体来说，这三种协议模式的区别主要体现在计算realChunkSize的逻辑上，这可能受到性能、资源利用、通信模式等方面的不同考虑。具体选择哪种协议模式通常取决于系统的特性和应用场景的需求。
| Protocol Mode | Description | Calculation of realChunkSize |
|---|---|---|
NCCL_PROTO_SIMPLE | Uses a simple communication protocol. | realChunkSize = roundUp(min(chunkSize, divUp(size-gridOffset, nChannels)), (nthreads-WARP_SIZE)*sizeof(uint64_t)/sizeof(T)) |
NCCL_PROTO_LL | Uses a linked list (LL) communication protocol. | realChunkSize = size-gridOffset < loopSize ? args->coll.lastChunkSize : chunkSize |
NCCL_PROTO_LL128 | Uses a linked list (LL) communication protocol, with each transfer involving 128 bytes. | realChunkSize = min(divUp(size-gridOffset, nChannels*minChunkSizeLL128)*minChunkSizeLL128, chunkSize) |
最后是正式计算部分：
/////////////// begin ReduceScatter steps ///////////////ssize_t offset;int nelem = min(realChunkSize, size-chunkOffset);int rankDest;// step 0: push data to next GPUrankDest = ringRanks[nranks-1];offset = chunkOffset + rankDest * size;prims.send(offset, nelem);// k-2 steps: reduce and copy to next GPUfor (int j=2; j<nranks; ++j) {rankDest = ringRanks[nranks-j];offset = chunkOffset + rankDest * size;prims.recvReduceSend(offset, nelem);}// step k-1: reduce this buffer and data, which will produce the final resultrankDest = ringRanks[0];offset = chunkOffset + rankDest * size;prims.recvReduceCopy(offset, chunkOffset, nelem, /*postOp=*/true);
ssize_t offset; int nelem = min(realChunkSize, size-chunkOffset); int rankDest;：
offset 是一个偏移量变量，用于指定数据在通信缓冲区中的位置。
nelem 表示每次操作的元素个数，取 realChunkSize 和 size-chunkOffset 的较小值。
rankDest 是目标GPU的排名。
第一步：将数据推送到下一个GPU。
计算目标GPU的排名 rankDest 和在通信缓冲区中的偏移量 offset。
调用 prims.send 函数，将数据从当前GPU发送到目标GPU。
// k-2 steps: reduce and copy to next GPU：
第2到第k-1步：
将数据在环形路径上经过各个GPU节点，依次进行Reduce操作，并将结果复制到下一个GPU。
通过循环，依次计算目标GPU的排名 rankDest 和在通信缓冲区中的偏移量 offset。
调用 prims.recvReduceSend 函数，接收数据并执行Reduce操作，然后将结果发送到下一个GPU。
第k-1步：
将最后一个GPU的数据进行Reduce操作，得到最终的结果。
计算目标GPU的排名 rankDest 和在通信缓冲区中的偏移量 offset。
调用 prims.recvReduceCopy 函数，接收数据并执行Reduce操作，然后将结果复制到指定的位置，最终产生最终的ReduceScatter结果。
在实际运行中，我们在host端的代码只是规定计算流，当这些定义好的原子操作加入到stream中去以后，就由固定的流来分配实际运行的情况了。
加入Barria，在本地（intra-node）执行一个屏障操作，确保同一节点内的所有GPU都达到了同步点。
// Compute time models for algorithm and protocol combinationsNCCLCHECK(ncclTopoTuneModel(comm, minCompCap, maxCompCap, &treeGraph, &ringGraph, &collNetGraph));// Compute nChannels per peer for p2pNCCLCHECK(ncclTopoComputeP2pChannels(comm));if (ncclParamNvbPreconnect()) {// Connect p2p when using NVB pathint nvbNpeers;int* nvbPeers;NCCLCHECK(ncclTopoGetNvbGpus(comm->topo, comm->rank, &nvbNpeers, &nvbPeers));for (int r=0; r<nvbNpeers; r++) {int peer = nvbPeers[r];int delta = (comm->nRanks + (comm->rank-peer)) % comm->nRanks;for (int c=0; c<comm->p2pnChannelsPerPeer; c++) {int channelId = (delta+comm->p2pChannels[c]) % comm->p2pnChannels;if (comm->channels[channelId].peers[peer].recv[0].connected == 0) { // P2P uses only 1 connectorcomm->connectRecv[peer] |= (1<<channelId);}}delta = (comm->nRanks - (comm->rank-peer)) % comm->nRanks;for (int c=0; c<comm->p2pnChannelsPerPeer; c++) {int channelId = (delta+comm->p2pChannels[c]) % comm->p2pnChannels;if (comm->channels[channelId].peers[peer].send[0].connected == 0) { // P2P uses only 1 connectorcomm->connectSend[peer] |= (1<<channelId);}}}NCCLCHECK(ncclTransportP2pSetup(comm, NULL, 0));free(nvbPeers);}NCCLCHECK(ncclCommSetIntraProc(comm, intraProcRank, intraProcRanks, intraProcRank0Comm));/* Local intra-node barrier */NCCLCHECK(bootstrapBarrier(comm->bootstrap, comm->intraNodeGlobalRanks, intraNodeRank, intraNodeRanks, (int)intraNodeRank0pidHash));if (comm->nNodes) NCCLCHECK(ncclProxyCreate(comm));
以上就是整个scatter-reduce的流程。
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