通过pg_options配置HCCL通信域参数

简介

本特性可以针对不同的通信域配置不同的HCCL配置。通过pg_options添加hccl_config配置，将HCCL配置参数从Python层透过Ascend Extension for PyTorch传递到HCCL供使用。

使用场景

在模型脚本中按通信域粒度配置HCCL参数。

使用指导

如果同时设置环境变量和pg_options，参数取值以代码中的pg_options方式优先。

支持配置HCCL通信域参数：

• hccl_buffer_size：设置通信域的hccl_buffer_size大小，默认值为环境变量HCCL_BUFFSIZE的取值，若环境变量HCCL_BUFFSIZE未设置则该参数默认值为200。环境变量HCCL_BUFFSIZE的详情请参见《CANN 环境变量参考》中的“HCCL_BUFFSIZE”章节。
• group_name：设置HCCL通信域的通信组自定义名称，取值为长度不超过32的字符串。
• qos_service_level、qos_traffic_class：设置RDMA网卡的service level和traffic class。
  • qos_service_level：该参数取值范围0~7。默认值为0xffffffff，此时HCCL会读取环境变量HCCL_RDMA_SL的取值。环境变量HCCL_RDMA_SL的详情请参见《CANN 环境变量参考》中的“HCCL_RDMA_SL”章节。
  • qos_traffic_class：该参数取值范围0~255。默认值为0xffffffff，此时HCCL会读取环境变量HCCL_RDMA_TC的取值。环境变量HCCL_RDMA_TC的详情请参见《CANN 环境变量参考》中的“HCCL_RDMA_TC”章节。

• hccl_op_expansion_mode：设置通信算法的编排展开位置。
  • 0：默认值，代表通信算法的编排展开位置，和HCCL_OP_EXPANSION_MODE环境变量的取值保持一致。
  • 1：代表通信算法的编排展开位置为Host侧CPU。
  • 2：代表通信算法的编排展开位置在device侧的AI CPU计算单元。
  • 3：代表通信算法的编排展开位置在device侧的AI Vector Core计算单元。

  环境变量HCCL_OP_EXPANSION_MODE的详情请参见《CANN 环境变量参考》中的“HCCL_OP_EXPANSION_MODE”章节。

使用样例

配置hccl_buffer_size示例：

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options = torch_npu._C._distributed_c10d.ProcessGroupHCCL.Options()
options.hccl_config = {"hccl_buffer_size": 200}
torch.distributed.init_process_group(backend="hccl", pg_options=options)

配置group_name示例：

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options = torch_npu._C._distributed_c10d.ProcessGroupHCCL.Options()
options.hccl_config = {"group_name": "group0"}
torch.distributed.init_process_group(backend="hccl", pg_options=options)

约束说明

无