📈При анализе производительности больших кластеров на базе GPU для обучения и использования ИИ в нынешнее время отмечается, что теперь фокус ограничения производительности смещается с мощности графических процессоров на скорость передачи данных между ними. На этом фоне библиотеки NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) для высокоскоростного обмена между GPU и узлами кластера и ее набор механизмов для бенчмаркинга стали важным инструментом для оценки производительности кластеров ИИ.

👨‍💻В данной статье наши коллеги из Asterfusion описывают, что представляет собой тест NCCL, какие есть проблемы в процессе анализа результатов NCCL тестов, как и по каким метрикам  интерпретировать результаты GPU-коммуникации и какие результаты тестов NCCL показали сетевые решения от Asterfusion с поддержкой высокоскоростных интерфейсов 800G и 1,6T для построения вычислительных ЦОД на базе ИИ: https://cloudswit.ch/blogs/how-to-read-nccl-test-results 

📖А здесь находится плейбук – готовое практическое руководство по интерпретации отчета о тестировании NCCL: https://cloudswit.ch/blogs/nccl-test-report-reading-playbook