本文基于Ubuntu 16.04 系统介绍Horvod安装使用情况。

官方安装教程见：https://github.com/horovod/horovod#id6。

其中，Open MPI的安装可见本人博客https://blog.csdn.net/u013431916/article/details/80230152。

如需NCCL支持，可见本人博客https://blog.csdn.net/u013431916/article/details/82759525。

如不需使用GPU，可使用以下指令快速安装：

$ pip install horovod

horovod on GPU的官方教程见https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/gpus.rst#horovod-on-gpu。简单来说，如果希望GPU发挥高性能，先安装NCCL，然后在使用pip安装horovod时，设置使用NCCL进行allreduce操作。如：

$ HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

需要注意的是，如果服务器上有多个版本的cuda，并且你所使用的并非软链接到/usr/local/cuda的版本，那么需要设置cuda路径等变量：

$ HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL HOROVOD_CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0 HOROVOD_NCCL_HOME=/usr/local/cuda-9.0 pip install --no-cache-dir horovod

否则可能出现计算能力不匹配等问题。

 

horovod的使用，以单机使用2块GPU，启动2个worker为例：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' horovodrun -np 2 -H localhost:2 python ~/test/horovod/tensorflow_mnist.py

其中，tensorflow_mnist.py见https://github.com/horovod/horovod/blob/master/examples/tensorflow_mnist.py

 

附：

1. 查看tensorflow使用的NCCL版本：

设置环境变量

$ export NCCL_DEBUG=VERSION

这样，在NCCL首次调用ncclCommInitAll或者ncclCommInitRank的时候会打印NCCL版本。

 

参考：

1. Cuda failure 'invalid device function'

2. Is there the way to check the version of NCCL ?