NVIDIA/nccl

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01all-reduce, all-gather, reduce, broadcast, reduce-scatter 집단 통신을 구현합니다
• 02노드 내 또는 여러 노드에 걸친 임의 개수의 GPU를 지원합니다
• 03PCIe, NVLink, NVSwitch, InfiniBand Verbs, TCP/IP 소켓을 사용합니다
• 04단일 프로세스 및 멀티 프로세스(예: MPI) 애플리케이션에서 작동합니다
• 05소스에서 빌드하거나 deb, rpm, tarball, Python wheel로 패키징할 수 있습니다

활용 사례

• 멀티 GPU 분산 딥러닝 학습에서 그래디언트 동기화
• 고성능 컴퓨팅 작업에서 여러 GPU 간 텐서 교환
• 함께 제공되는 nccl-tests 제품군으로 인터커넥트 대역폭 벤치마킹

빠른 시작

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   NVIDIA 개발자 페이지에서 공식 NCCL 빌드를 다운로드하세요

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   소스 코드에서 라이브러리를 빌드하세요

   make -j src.build

사용 전 알아둘 점

• !메타데이터에 라이선스가 명확하게 지정되어 있지 않으므로 사용 전에 저장소의 라이선스 조건을 확인하세요.
• !소스 코드에서 빌드하려면 CUDA Toolkit이 설치되어 있어야 하며 NVIDIA GPU가 필요합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

nccl은(는) 무엇인가요?

NCCL은 단일 노드 및 멀티 노드 학습을 위한 all-reduce, all-gather 등의 최적화된 GPU 통신 프리미티브를 제공하는 NVIDIA 라이브러리입니다. NCCL(발음: “니켈”)은 GPU용 집단 통신 루틴을 제공하는 독립형 라이브러리입니다. all-reduce, all-gather, reduce, broadcast, reduce-scatter를 구현하며, send/receive 기반 통신 패턴도 지원합니다. 분산 딥러닝처럼 많은 GPU가 빠르게 데이터를 주고받아야 하는 워크로드를 대상으로 합니다.

nccl은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

nccl은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

nccl은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. nccl의 마지막 커밋은 2026년 11월 3일입니다.

nccl은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

멀티 GPU 분산 딥러닝 학습에서 그래디언트 동기화 고성능 컴퓨팅 작업에서 여러 GPU 간 텐서 교환 함께 제공되는 nccl-tests 제품군으로 인터커넥트 대역폭 벤치마킹

nccl는 어떻게 설치하나요?

NVIDIA 개발자 페이지에서 공식 NCCL 빌드를 다운로드하세요 소스 코드에서 라이브러리를 빌드하세요: make -j src.build

nccl은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/nccl