CUDA Academy · 강의

NCCL을 활용한 다중 GPU

확장을 위한 집단 통신

NCCL을 활용한 다중 GPU은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 CUDA Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Hand-Rolled Gets Hard

Wiring peer copies by hand across many GPUs becomes messy fast. For real scaling you want a library built for collective communication.

Meet NCCL

NVIDIA's answer is NCCL, the collective communications library. It moves data among GPUs using the fastest links it can find, automatically.

What a Collective Is

A collective is one operation that every GPU joins together, like summing a value held on each card. All devices cooperate in a single call.

The Star Collective: AllReduce

The workhorse is AllReduce. It combines a buffer from every GPU, say by adding, and hands the same result back to all of them.

ncclAllReduce(send, recv, n, ncclFloat, ncclSum, comm, stream);

More Collectives

NCCL also offers Broadcast to share one GPU's data with all, plus AllGather and ReduceScatter for other common exchange patterns.

The Communicator

The GPUs that talk together form a group tracked by a communicator. Every collective call passes this handle so NCCL knows the participants.

Ranks Identify GPUs

Inside a communicator each GPU gets a number called its rank, from 0 up. Ranks let you say who sends, who receives, and who is the root.

Building the Communicators

For GPUs in one process, ncclCommInitAll sets up every communicator at once from the list of device ids you provide.

ncclCommInitAll(comms, nGpus, devs);

Stream Aware

Every NCCL call takes a stream. Operations queue there and run alongside your kernels, so communication overlaps computation.

Grouping Calls

To issue collectives on many GPUs without deadlock, wrap them between ncclGroupStart and ncclGroupEnd so NCCL launches them together.

ncclGroupStart();
// per-GPU calls
ncclGroupEnd();

Why Training Loves It

Deep learning syncs gradients across GPUs every step. AllReduce is exactly that, which is why NCCL powers nearly all multi-GPU training.

Quick Check

Recall the NCCL collective that sums a buffer across GPUs and returns the result to all of them.

Recap

NCCL runs collectives like AllReduce over fast links, organized by a communicator of ranked GPUs. It is the backbone of multi-GPU training. Course complete. ✨

자주 묻는 질문

“NCCL을 활용한 다중 GPU” 강의는 무료인가요?

네 — “NCCL을 활용한 다중 GPU” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 CUDA Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“NCCL을 활용한 다중 GPU”에서 뭘 배우나요?

확장을 위한 집단 통신 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 CUDA Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

CUDA Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 CUDA Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“NCCL을 활용한 다중 GPU” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 CUDA Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 CUDA Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

← CUDA Academy(으)로 돌아가기