前言：

因为实验需要复现某篇论文的模型，而作者提供的是使用hovorod进行分布式训练的代码框架，所以自己从头试着配置了一遍hovorod，大约把所有坑都踩了一遍，折腾了好久终于配好了，在这里记录一下配置过程遇到的问题和解决方法，希望可以给遇到类似问题的人启发。

开始前的一些建议

大多数人主要是在GPU上使用hovorod，因此强烈建议如果可以的话，首先阅读一下官方提供的配置文档，可以省去很多的麻烦：

直接配置GPU版本hovorod：
https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/gpus.rst
在虚拟环境中配置GPU版本hovorod：
https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/conda.rst
https://github.com/KAUST-CTL/horovod-gpu-data-science-project

如果按照以上文档不能成功配置，可以参考以下的配置过程。由于官方只提供了cuda 10.1版本下安装tensorflow的完整虚拟环境依赖yaml，而我实验需要使用cuda 11.0版本下的pytorch，因此实际配置的过程和官方的文档有些许区别。

1 下载 NVIDIA CUDA Toolkit 11.0

注意，很多时候我们都是直接在构建好的虚拟环境中使用conda下载cudatoolkit，比如：

conda install cudatoolkit=11.0 -c pytorch

但这里在hovorod安装过程中会需要用到NVIDIA CUDA Compiler (NVCC)进行编译，如果直接使用conda下载的cudatoolkit，在安装过程中会出现错误：

在这里插入图片描述

关于这两者的区别及详细分析，感兴趣的话可以到以下文档中进一步阅读：cuda和cudatoolkit的区别和官方提供的conda虚拟环境安装hovorod文档

1) 未安装过cuda

请先前往nvidia官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据系统配置选择即可，然后按照提供的指令输入命令行：

在这里插入图片描述

这里即需要输入如下命令，下载并安装cuda

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
$ sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

如果已有其他版本cuda安装了驱动，可以不再安装驱动，只安装CUDA Toolkit即可。具体过程可以参考安装多版本cuda 中的“安装CUDA”一节，其中给出了详细的安装指示，此处不再赘述。

2) 已经安装过cuda

如果本机或者服务器上已经安装cuda，甚至存在有多个版本cuda，请进行如下两步操作：

1. 检查cuda版本是否>9.0
如果可用的所有cuda版本≤9.0，也请再安装一个更高版本的cuda。否则，将会在安装时出现错误如下：

在这里插入图片描述

具体可以查看官方github上相关问题的讨论，https://github.com/horovod/horovod/issues/2462
主要原因在于cuda版本提高后，这里采用的函数发生变化，导致编译失败。

2. 检查/usr/local/cuda/的软链接是否指向的是正确版本的cuda
因为在安装hovorod时，如果没有指定HOROVOD_CUDA_HOME的路径，将默认采用/usr/local/cuda/所指的cuda版本（比如这里将采用cuda 9.0），这可能会在后面由于版本不一造成问题。

在这里插入图片描述

2 新建环境

1. 新建环境torch11，指定python版本为3.7：

$ conda create -n torch11 python=3.7

2. 进入新建的环境：

$ source activate torch11
or
$ conda activate torch11

3. 使用conda或pip配置需要的包：

1）根据实际需要下载pytorch、tensorflow、mxnet等深度学习模型架构需要的库。我主要需要pytorch，因此只安装pytorch其他暂不下载。

下载pytorch

$ conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

其他版本下载可前往pytorch官网查看对应指令：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/#conda-3

下载tensorflow

$ pip install tensorflow-gpu==2.4.*
$ conda install cudnn=8.0

下载mxnet

$ pip install mxnet-cu110

2）下载其他包使得安装过程更稳定（推荐）

官方建议同时用conda安装nvcc_linux-64、mpi4py

$ conda install nvcc_linux-64=11.0
$ pip install mpi4py

详细可以参考官方提供的yaml：https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/conda.rst

3 安装NCCL2和Open MPI

1. 安装OpenMPI
网上有很多教程，可参考：https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/86289834
https://blog.csdn.net/weixin_38505222/article/details/120967948
可以通过下面的指令，查看是否成功安装mpi，成功会显示mpirun的路径：

$ which mpirun

2. 安装NCCL 2
同样可以找到很多教程，可参考：
https://blog.csdn.net/u013431916/article/details/94145584
https://zhuanlan.zhihu.com/p/108984987
可以通过如下指令，查看是否安装成功nccl：

$ apt search nccl

3. 检查gcc版本是否在5.0及以上
查看系统gcc版本：

$ gcc -v

如果版本低于5.0，需要升级到更高版本。同时注意，如果此前是通过conda安装pytorch或tensorflow，还需要安装gxx_linux-64包：

$ conda install gxx_linux-64

否则可能出现安装完成后，无法正常启用tensorflow的情况：https://github.com/tlkh/ai-lab/issues/27

4 安装hovorod

实际上官方提供了两种配置进行hovorod安装，大家可以根据机器的实际情况，选择allreduce操作更快的一种进行配置：

1. 采用NCCL加速

1）如果只有单个版本CUDA，可直接运行：

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

2）如果有多个版本CUDA，建议用HOROVOD_CUDA_HOME指定准确版本的路径：

$ HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL HOROVOD_CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0 pip install --no-cache-dir horovod

3）如果是通过nccl-< version >.txz安装的NCCL，需要用HOROVOD_NCCL_HOME指定其路径：

$ HOROVOD_NCCL_HOME=/usr/local/nccl-<version> HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

4）如果是CentOS / RHEL系统，需要写明HOROVOD_NCCL_INCLUDE和HOROVOD_NCCL_LIB路径：

$ HOROVOD_NCCL_INCLUDE=/usr/include HOROVOD_NCCL_LIB=/usr/lib64 HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

2. 采用MPI加速

1）只需要修改前面的配置参数，其他同NCCL的方法（多CUDA依然需要指定路径）：

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

2）如果MPI支持GPU上的allgather, broadcast和reducescatter操作，可以更改参数：

$ HOROVOD_GPU_OPERATIONS=MPI pip install --no-cache-dir horovod

安装完成后，请用如下指令检查是否安装成功：

$ horovodrun --check-build

如果输出如下信息，恭喜你成功安装hovorod，可以开始训练模型啦~

在这里插入图片描述

如果未能出现这些信息，那么实际上hovorod安装没有完全成功，后续使用仍然存在问题。建议到官方github issue中输入报错信息查找进一步的解决方法。

5 安装过程遇到的一些其他问题

1. NCCL安装失败
实际上我使用NCCL安装hovorod虽然显示已经成功安装，但使用check-build指令检查却一直出现各种各样的错误。在github上的issue和Stack Overflow上看了很多讨论，最终也没有完全解决。怀疑可能是服务器上的NCCL和我使用的CUDA版本不对应导致的，也可能是开始安装的hovorod版本较低的问题。

2. 多利用官方github issue
建议大家如果遇到问题，可以先去官方github issue中搜一搜，里面已经有很多各种各样问题讨论和解决的方法可以参考，比如安装hovorod后tensorflow不能正常工作：
https://github.com/horovod/horovod/issues/1831
官方建议遇到类似错误后，可以重装一次hovorod并在前面选择性加上HOROVOD_WITH_MPI、HOROVOD_WITH_GLOO、HOROVOD_WITHOUT_MXNET、HOROVOD_WITH_PYTORCH、HOROVOD_WITHOUT_TENSORFLOW参数，安装过程就会输出具体的报错信息。
卸载horovod输入如下指令：

$ pip uninstall -y horovod

3. 多CUDA版本建议还是配置一下虚拟环境的环境变量
1）在当前环境的路径下的etc/conda/activate.d文件夹里，新建activate.sh

cd /root/miniconda3/envs/torch11/etc/conda/activate.d
vim activate.sh

写入：

ORIGINAL_CUDA_HOME=$CUDA_HOME
ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
ORIGINAL_PATH=$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2）在当前环境的路径下的etc/conda/deactivate.d文件夹里，新建deactivate.sh

cd /root/miniconda3/envs/torch11/etc/conda/deactivate.d
vim deactivate.sh

写入：

export CUDA_HOME=$ORIGINAL_CUDA_HOME
export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$ORIGINAL_PATH
unset ORIGINAL_CUDA_HOME
unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
unset ORIGINAL_PATH

记录linux(ubuntu 16.04)+conda虚拟环境下配置hovorod的详细过程和问题解决

前言：

开始前的一些建议

1 下载 NVIDIA CUDA Toolkit 11.0

1) 未安装过cuda

2) 已经安装过cuda

2 新建环境

3 安装NCCL2和Open MPI

4 安装hovorod

1. 采用NCCL加速

2. 采用MPI加速

5 安装过程遇到的一些其他问题

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