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news 2025/8/5 7:00:56

企业专业网站建设,谷歌sem推广,网站云端,枝江企业网站什么是IB： InfiniBand（直译为“无限带宽”技术，缩写为IB）是一个用于高性能计算的计算机网络通信标准，它具有极高的吞吐量和极低的延迟，用于计算机与计算机之间的数据互连。InfiniBand也用作服务器与存储系…

什么是IB：

InfiniBand（直译为“无限带宽”技术，缩写为IB）是一个用于高性能计算的计算机网络通信标准，它具有极高的吞吐量和极低的延迟，用于计算机与计算机之间的数据互连。InfiniBand也用作服务器与存储系统之间的直接或交换互连，以及存储系统之间的互连。

1、IB是一类特殊的网卡，硬件上包括网卡，连接线，交换机都是由nvidia收购的mellanox定制的

2、IB从字面理解就知道是超高带宽的连接技术，属于一种RDMA技术中的一种

3、IB常用在智算场景，用于GPU间夸节点交换数据，可以将数据直接发送到IB卡；也可以作为高速存储的通道

IB硬件

IB卡：

服务器（已满配8张200Gb IB卡为例）：

从服务器上查询IB卡信息：

从查询信息上也可以看出IB卡是Mellanox网卡一种，一张IB卡的性能有几种规格100Gb/200Gb/400Gb，本文主要以200Gb规格为例

IB交换机QM8790：

QM8790有40个接口，每个接口可以支持200Gb带宽，交换机整机交换量为16Tb，这里注意一个细节，交换加整机交换量是 40口*200Gb的两倍，完全可以支持每个接口满载还有富余。

IB的组网：

IB组网以SU为单元，一个SU内能最多能接入20台插有8张IB卡的服务器；再以SU为单元进行扩展，最多可以支持140台插有8张IB卡的服务器组网；

从图中可以看出，一个SU内的一台服务器上的8张IB卡会分别接到8个交换机的下行口。这种接线结构是经过导轨优化后最优的接线方式。从各级交换机的数量*交换带宽，也能看出完全可以满足140台服务器的交换量

IB驱动安装：

IB驱动安装要先于GPU驱动和Cuda安装，否则会影响性能

下载IB驱动，根据自己的系统类型到以下链接选择下载驱动：

Linux InfiniBand Drivers

可以选择5.8的LTS版本

驱动下载后进行解压，执行解压目录下的安装命令：./mlnxofedinstall --all

安装完重启机器

重启后执行 /etc/init.d/openibd restart

IB驱动安装后在linux系统上除了用ifconfig命令可以看到网卡，也可以用ibdev2netdev命令看到网卡和IB卡名称间的映射关系

最后通过命令检查IB卡状态：ibstat

IB常用命令：

命令	说明	命令格式
ibstat	端口信息和链路运行状态	ibstat
ibstatu	跟ibstat类似，信息更精简	ibstatu
ibdev2netdev	查看网卡和IB卡名映射关系	ibdev2netdev
iblinkinfo	查看IB网络拓扑信息	iblinkinfo –C mlx1_0 iblinkinfo –C mlx1_0 -S <SWITCH GUID>
ibping	检测联通新	ibping -C mlx1_0 -S ibping –C mlx1_0 < server LID>
ib_write_bw	检测联通性，简单测带宽	b_write_bw -d mlx1_0 -a -F #server端 ib_write_bw -d mlx1_0 -i 1 <ip> -n 1000 -a -F #client端
ibdiagnet	诊断	ibdiagnet
sharp_hello	验证sharp功能是否正常	sharp_hello -d mlx1_0

IB性能压测：

IB性能压测建议使用nvidia提供的nccl_test工具

nccl_test可以完成单节点内GPU卡检测测试，如果要连带测试IB性能要使用夸节点测试，依赖mpirun命令，要确保各测试节点都安装了nccl_test 和mpi_run测试命令可以参考一下：

#主节点
export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib:/usr/local/mpi/lib:/nccl-test/build/lib:/usr/local/cuda-11.7
mpirun -np 2 -H ip1,ip2,ip3...... -mca plm_rsh_args '-p 31000' -mca btl_openib_allow_ib true -mca orte_base_help_aggregate 0 -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0,ib0,ib1 /nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 128 -e 8G -f 2 -g 6#ip1,ip2,ip3 代表要加入测试的各节点ip
#-p 31000 代表mpirun协商的端口
#NCCL_DEBUG=INFO 环境变量，打开NCCL调试信息价
#NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0,ib0,ib1 nccl_test能用的网卡和IB卡信息
#/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 128 -e 8G -f 2 -g 8 最终执行的测试命令#-b：从128B包长起步测试
#-e：到8GB包长结束测试
#-f：每次测试包长为上一次值*2
#-g：代表GPU数据这里是8

ib_write_bw代码实现：

ib最直接的使用代码可以参考以下链接

GitHub - linux-rdma/perftest: Infiniband Verbs Performance Tests

从代码中可以看出使用了很多rdma的接口，代码这块我们可以再开一篇文章单独介绍

在Pytorch中使用IB卡：

可以用一个简单的Pytorch DDP多机例子验证：

下载工程：https://github.com/tingshua-yts/BetterDL.git

先安装好pytorch工程，也可以考虑直接用镜像透传gpu，测试用例需要两台1卡GPU机器，或者两个带1张GPU卡的容器

docker run --gpus all --rm -it --net host nvcr.io/nvidia/pytorch:21.03-py3 /bin/bash

将代码BetterDL拷贝到两台机器或者容器上

cd到目录：BetterDL/test/pytorch/DDP

在机器1上对脚本稍作修改后执行：run_node0_plain.sh

export NCCL_DEBUG=INFO    #这个参数帮助打出NCCL信息，能看到是否识别到IB卡
export MASTER_PORT=1234 
export MASTER_ADDR=192.168.9.17  #这个IP根据实际情况给出机器1的IP
export WORLD_SIZE=2              #两个实例
export LOCAL_WORLD_SIZE=1        #本机1个实例，占用一张GPU卡
export RANK=0                    #本机实例编号，根据多机总实例数进行编号
export LOCAL_RANK=0              #本机内部实例编号
export LOGLEVEL="DEBUG"
python trian_multi_node.py

在机器2上对脚本稍作修改后执行：run_node1_plain.sh

export NCCL_DEBUG=INFO
export MASTER_PORT=1234
export MASTER_ADDR=192.168.9.17  #修改为机器1的IP协商用
export WORLD_SIZE=2              #共2个实例
export LOCAL_WORLD_SIZE=1        #本机1个实例
export RANK=1                    #本机实例编号，根据多机总实例数进行编号
export LOCAL_RANK=0              #本机第0个实例
export LOGLEVEL="DEBUG"
python trian_multi_node.py

程序启动后nccl输出以下日志，代表nccl已识别并使用了IB卡