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文字没有提及的代码内容，不需要太在意，当然也可以瞟两眼；

首先，总体而言函数 ncclAllReduce 的功能在于将携带了一个操作的info结构体，放入了队列中，待后面执行；

排队的函数调用是 ncclEnqueueCheck(&info)，在 ncclAllReduce函数体中被调用。

其他几个类似机制的 api 是

ncclAllGather
ncclAllReduce
ncclBroadcast
ncclBcast
ncclReduce
ncclReduceScatter
ncclSend
ncclRecv

他们都在文件 nccl/src/collectives.cc 中定义；

那么，稍微深入一下函数  ncclResult_t ncclEnqueueCheck(struct ncclInfo* info)
它调用了   NCCLCHECKGOTO(taskAppend(info->comm, info), ret, fail)
                而taskAppend() 又调用了两个函数：
                      hostToDevRedOp() 将reduce的ncclSum操作，转换成dev的ncclDevSum操作，然后调用了
                      ncclIntruQueueEnqueue(&tasks->collQueue, t); 将这个任务放入了comm的任务队列中。

那么需要看一下 ncclIntruQueueEnqueue 到底对t中的 t->op做了什么解析，t->op是这个函数的第二个参数的op成员；

ncclIntruQueueEnqueue() 仅仅是将 第二个参数t插入了一个链表info->comm->tasks中；
这个info是在ncclAllReduce()中定义的  struct ncclInfo info，其中info->comm 是ncclAllReduce 传递进来的第五个参数 ncclComm* comm。

综上所述，ncclAllReduce 仅仅是将一个 reduce 的任务插入到了 comm 的 tasks 链表中而已，并没有涉及到调用任何的 cuda 函数。

所以，启动相关的阿cuda kernel等，应该是在后面的 ncclGroupEnd() 中，通过解析 comm->tasks的数据元素来启动的。

接下来看一下 ncclGroupEnd() 的实现。