为什么PyTorch的GPU训练推荐用NCCL而不是Gloo？
好的，咱们就来聊聊 PyTorch GPU 训练为啥都推荐 NCCL，而不是 Gloo。这事儿说起来，得从它们各自的“出身”和“本领”说起。
首先，咱们得弄清楚 NCCL 和 Gloo 都是啥？
简单来说，它们都是 分布式通信库。你想想，GPU 训练，特别是多 GPU、多节点训练，一个 GPU 上的模型状态（比如梯度）得传给其他 GPU，然后一起更新模型。这个“传”的过程，就需要一个高效的“交通系统”，NCCL 和 Gloo 就是这个交通系统里负责“数据搬运工”的角色。
NCCL：NVIDIA 的亲儿子，GPU 上的速度王者
出身： NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是 NVIDIA 自己开发的。一听名字就知道，这是 NVIDIA 为了自家 GPU 专门优化的。
核心优势——GPU Affinity（GPU 亲和性）： 这是 NCCL 最核心、最牛的地方。它直接与 NVIDIA GPU 的底层硬件通信机制集成。GPU 之间的通信，很多时候可以绕过 CPU，直接在 GPU 显存之间进行，或者利用 GPU 之间的高速互联（比如 NVLink）。这就好比，CPU 是公路，而 NVLink 可能是高铁或者磁悬浮列车。GPU 之间可以直接“坐高铁”，速度自然是飞快的。
优化了 collectives 操作： 在分布式训练中，有很多集体通信操作，比如：
Allreduce: 最常见的，所有 GPU 计算完梯度后，需要将所有 GPU 的梯度加起来（reduce），然后再把总和广播（broadcast）给所有 GPU，让大家用同一个总梯度更新模型。NCCL 在这个操作上做了极致的优化，可以并行化处理，充分利用 GPU 的计算能力和 PCIe/NVLink 带宽。
Allgather: 将每个 GPU 的一部分数据收集起来，形成一个完整的数据集。
Reducescatter: 将数据分成块，每个 GPU 只负责一部分数据的 reduce，然后将结果分散到各个 GPU。
NCCL 对这些集体操作的实现，是深度优化的，能够最大化 GPU 的吞吐量。
异步通信： NCCL 支持高度的异步操作，允许计算和通信重叠。这意味着，当一个 GPU 在计算当前层的梯度时，它也可以同时在将上一层产生的梯度发送出去，这样大大减少了等待时间，提高了 GPU 的利用率。
内存管理： NCCL 能够直接操作 GPU 显存，避免了将数据从 GPU 拷贝到 CPU，再从 CPU 拷贝回 GPU 的低效过程。
Gloo：更通用，CPU 上的稳定选手
出身： Gloo（a C++ template library for collective communications）是 Facebook（Meta）开发的，它是一个 C++ 模板库，设计得更加通用。
核心优势——跨平台、跨设备： Gloo 不仅支持 GPU，也非常擅长 CPU 上的通信。它可以通过 TCP/IP 等网络协议在多个节点之间进行通信，也可以在同一台机器的不同 CPU 之间进行通信。这意味着，如果你是 CPU 训练，或者你的 GPU 之间是通过普通的 PCIe 总线连接，并且网络带宽是瓶颈，Gloo 也能提供不错的性能。
CPU 优化： Gloo 在 CPU 上的数据处理和传输方面做了很多优化，能够利用多核 CPU 的并行能力。
灵活性： 对于一些特殊的、不完全依赖 GPU 硬件特性的分布式场景，Gloo 的灵活性可能更高。
为什么 GPU 训练推荐 NCCL？
把 NCCL 和 Gloo 放在一起比较 GPU 训练，NCCL 的优势就非常明显了：
1. 原生 GPU 优化，速度碾压： 这是最直接的原因。GPU 训练的核心目的是充分利用 GPU 的强大计算能力。NCCL 直接与 NVIDIA GPU 的硬件通信机制深度集成，能够最大程度地榨干 GPU 显存带宽和 GPU 之间的互联带宽（PCIe、NVLink）。Gloo 虽然也能在 GPU 上工作，但它更多是作为一个通用的通信库，它在 CPU 和 GPU 之间传递数据时，不可避免地会涉及 CPU 内存，这中间的拷贝和切换会引入延迟。NCCL 能够直接在 GPU 间进行通信，速度上是降维打击。
2. 减少 CPU 开销，解放 GPU： GPU 训练的瓶颈往往在于数据传输和同步。NCCL 将通信操作尽可能地移到 GPU 上完成，减少了 CPU 的参与。CPU 不用操心数据的搬运和转发，可以更专注于模型的计算，从而提高 GPU 的利用率。Gloo 在通信过程中，CPU 往往需要参与更多的数据转发和协调工作，这会分流 CPU 的计算资源。
3. NVLink 和 GPUDirect 技术的赋能： 现代 NVIDIA GPU 之间通常通过 NVLink 连接，提供比 PCIe 更高的带宽和更低的延迟。NCCL 能够直接利用 NVLink 进行通信，实现 GPU 间的“点对点”高效传输。同时，它也支持 GPUDirect RDMA（Remote Direct Memory Access），允许 GPU 直接访问远程 GPU 显存，进一步减少数据传输路径上的 CPU 介入。Gloo 在这方面的支持就相对有限，它更多依赖于标准的网络协议，无法像 NCCL 那样充分利用这些高级硬件特性。
4. 集体通信操作的专门优化： 分布式训练中的 Allreduce 等集体操作，其核心是在多个设备之间协调数据。NCCL 在这些操作的设计上，充分考虑了 GPU 的计算和通信模式，例如并行地执行 reduce 和 broadcast，利用 GPU 的计算单元来加速数据聚合和分发。Gloo 的通用性使其在这些特定操作上的优化程度不如 NCCL 那么极致。
举个例子：
想象一下你要从北京运一批货物到上海。
NCCL 就像是京沪高铁： 它专门为这条路线设计，车辆（通信通道）直接在铁路（GPU 互联）上跑，中间停靠站点少，速度极快。CPU 就像是车站调度员，只是偶尔打个招呼，大部分时间都是列车自己高速运行。
Gloo 就像是普通公路 + 货运公司： 它可以用在各种路线上（CPU、GPU），但是数据（货物）可能需要在不同的中转站（CPU 内存）进行装卸、分拣，再由不同的卡车（CPU 驱动的通信）运往目的地。虽然也能到，但速度自然比不上高铁。
什么时候可能考虑 Gloo？
虽然 NCCL 是 GPU 训练的首选，但在一些特殊情况下，Gloo 可能依然有用武之地：
CPU 上的分布式训练： 如果你只是用 CPU 进行分布式训练，Gloo 是一个非常好的选择。
混合精度训练，但通信不是瓶颈： 如果你的模型计算量巨大，通信并不是主要的瓶颈，或者你的 GPU 之间是通过非常基础的 PCIe 连接，并且网络带宽相对较弱，Gloo 的 CPU 优化可能也能提供尚可的性能。
异构计算环境，不完全是 NVIDIA GPU： 虽然 PyTorch 主要是在 NVIDIA GPU 上大规模应用，但在一些更复杂的异构计算场景下，Gloo 的通用性可能更具优势。
调试和原型验证： 在开发分布式算法时，有时会先用 Gloo 进行快速原型验证，因为它配置起来可能更简单直接。
总结一下，为什么 PyTorch GPU 训练推荐 NCCL：
因为 NCCL 是 NVIDIA 为其 GPU 硬件量身定制的高性能分布式通信库。它深度集成了 GPU 的硬件特性，能够最大化 GPU 间通信带宽和效率，通过直接在 GPU 显存间通信、利用 NVLink 等技术，显著减少 CPU 开销和通信延迟，从而大幅提升多 GPU/多节点的训练速度和效率。Gloo 作为通用通信库，在 CPU 上的表现更均衡，但在 GPU 训练这个场景下，NCCL 的 GPU 原生优化是它无法比拟的。
首先，咱们得弄清楚 NCCL 和 Gloo 都是啥？
简单来说，它们都是 分布式通信库。你想想，GPU 训练，特别是多 GPU、多节点训练，一个 GPU 上的模型状态（比如梯度）得传给其他 GPU，然后一起更新模型。这个“传”的过程，就需要一个高效的“交通系统”，NCCL 和 Gloo 就是这个交通系统里负责“数据搬运工”的角色。
NCCL：NVIDIA 的亲儿子，GPU 上的速度王者
出身： NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是 NVIDIA 自己开发的。一听名字就知道，这是 NVIDIA 为了自家 GPU 专门优化的。
核心优势——GPU Affinity（GPU 亲和性）： 这是 NCCL 最核心、最牛的地方。它直接与 NVIDIA GPU 的底层硬件通信机制集成。GPU 之间的通信，很多时候可以绕过 CPU，直接在 GPU 显存之间进行，或者利用 GPU 之间的高速互联（比如 NVLink）。这就好比，CPU 是公路，而 NVLink 可能是高铁或者磁悬浮列车。GPU 之间可以直接“坐高铁”，速度自然是飞快的。
优化了 collectives 操作： 在分布式训练中，有很多集体通信操作，比如：
Allreduce: 最常见的，所有 GPU 计算完梯度后，需要将所有 GPU 的梯度加起来（reduce），然后再把总和广播（broadcast）给所有 GPU，让大家用同一个总梯度更新模型。NCCL 在这个操作上做了极致的优化，可以并行化处理，充分利用 GPU 的计算能力和 PCIe/NVLink 带宽。
Allgather: 将每个 GPU 的一部分数据收集起来，形成一个完整的数据集。
Reducescatter: 将数据分成块，每个 GPU 只负责一部分数据的 reduce，然后将结果分散到各个 GPU。
NCCL 对这些集体操作的实现，是深度优化的，能够最大化 GPU 的吞吐量。
异步通信： NCCL 支持高度的异步操作，允许计算和通信重叠。这意味着，当一个 GPU 在计算当前层的梯度时，它也可以同时在将上一层产生的梯度发送出去，这样大大减少了等待时间，提高了 GPU 的利用率。
内存管理： NCCL 能够直接操作 GPU 显存，避免了将数据从 GPU 拷贝到 CPU，再从 CPU 拷贝回 GPU 的低效过程。
Gloo：更通用，CPU 上的稳定选手
出身： Gloo（a C++ template library for collective communications）是 Facebook（Meta）开发的，它是一个 C++ 模板库，设计得更加通用。
核心优势——跨平台、跨设备： Gloo 不仅支持 GPU，也非常擅长 CPU 上的通信。它可以通过 TCP/IP 等网络协议在多个节点之间进行通信，也可以在同一台机器的不同 CPU 之间进行通信。这意味着，如果你是 CPU 训练，或者你的 GPU 之间是通过普通的 PCIe 总线连接，并且网络带宽是瓶颈，Gloo 也能提供不错的性能。
CPU 优化： Gloo 在 CPU 上的数据处理和传输方面做了很多优化，能够利用多核 CPU 的并行能力。
灵活性： 对于一些特殊的、不完全依赖 GPU 硬件特性的分布式场景，Gloo 的灵活性可能更高。
为什么 GPU 训练推荐 NCCL？
把 NCCL 和 Gloo 放在一起比较 GPU 训练，NCCL 的优势就非常明显了：
1. 原生 GPU 优化，速度碾压： 这是最直接的原因。GPU 训练的核心目的是充分利用 GPU 的强大计算能力。NCCL 直接与 NVIDIA GPU 的硬件通信机制深度集成，能够最大程度地榨干 GPU 显存带宽和 GPU 之间的互联带宽（PCIe、NVLink）。Gloo 虽然也能在 GPU 上工作，但它更多是作为一个通用的通信库，它在 CPU 和 GPU 之间传递数据时，不可避免地会涉及 CPU 内存，这中间的拷贝和切换会引入延迟。NCCL 能够直接在 GPU 间进行通信，速度上是降维打击。
2. 减少 CPU 开销，解放 GPU： GPU 训练的瓶颈往往在于数据传输和同步。NCCL 将通信操作尽可能地移到 GPU 上完成，减少了 CPU 的参与。CPU 不用操心数据的搬运和转发，可以更专注于模型的计算，从而提高 GPU 的利用率。Gloo 在通信过程中，CPU 往往需要参与更多的数据转发和协调工作，这会分流 CPU 的计算资源。
3. NVLink 和 GPUDirect 技术的赋能： 现代 NVIDIA GPU 之间通常通过 NVLink 连接，提供比 PCIe 更高的带宽和更低的延迟。NCCL 能够直接利用 NVLink 进行通信，实现 GPU 间的“点对点”高效传输。同时，它也支持 GPUDirect RDMA（Remote Direct Memory Access），允许 GPU 直接访问远程 GPU 显存，进一步减少数据传输路径上的 CPU 介入。Gloo 在这方面的支持就相对有限，它更多依赖于标准的网络协议，无法像 NCCL 那样充分利用这些高级硬件特性。
4. 集体通信操作的专门优化： 分布式训练中的 Allreduce 等集体操作，其核心是在多个设备之间协调数据。NCCL 在这些操作的设计上，充分考虑了 GPU 的计算和通信模式，例如并行地执行 reduce 和 broadcast，利用 GPU 的计算单元来加速数据聚合和分发。Gloo 的通用性使其在这些特定操作上的优化程度不如 NCCL 那么极致。
举个例子：
想象一下你要从北京运一批货物到上海。
NCCL 就像是京沪高铁： 它专门为这条路线设计，车辆（通信通道）直接在铁路（GPU 互联）上跑，中间停靠站点少，速度极快。CPU 就像是车站调度员，只是偶尔打个招呼，大部分时间都是列车自己高速运行。
Gloo 就像是普通公路 + 货运公司： 它可以用在各种路线上（CPU、GPU），但是数据（货物）可能需要在不同的中转站（CPU 内存）进行装卸、分拣，再由不同的卡车（CPU 驱动的通信）运往目的地。虽然也能到，但速度自然比不上高铁。
什么时候可能考虑 Gloo？
虽然 NCCL 是 GPU 训练的首选，但在一些特殊情况下，Gloo 可能依然有用武之地：
CPU 上的分布式训练： 如果你只是用 CPU 进行分布式训练，Gloo 是一个非常好的选择。
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调试和原型验证： 在开发分布式算法时，有时会先用 Gloo 进行快速原型验证，因为它配置起来可能更简单直接。
总结一下，为什么 PyTorch GPU 训练推荐 NCCL：
因为 NCCL 是 NVIDIA 为其 GPU 硬件量身定制的高性能分布式通信库。它深度集成了 GPU 的硬件特性，能够最大化 GPU 间通信带宽和效率，通过直接在 GPU 显存间通信、利用 NVLink 等技术，显著减少 CPU 开销和通信延迟，从而大幅提升多 GPU/多节点的训练速度和效率。Gloo 作为通用通信库，在 CPU 上的表现更均衡，但在 GPU 训练这个场景下，NCCL 的 GPU 原生优化是它无法比拟的。
网友意见
NCCL支持RDMA。
理论上，从算法上gloo的没有道理比NCCL更好，因为gloo 至多也用ring allreduce。
实际上实现上，应该没有其它库超过NCCL，NCCL的实现充分利用了流水线来重叠传输和计算。
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