AIACC-ACSpeed专注于分布式训练场景的通信优化库，通过模块化的解耦优化设计，实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。本文为您介绍安装和使用AIACC-ACSpeed v1.1.0的方法。
前提条件
已创建阿里云GPU实例，且GPU实例需满足以下要求：
- 操作系统为Alibaba Cloud Linux、CentOS 7.x、Ubuntu 16.04或以上版本。
- 已安装NVIDIA Driver和CUDA 10.0或以上版本。
支持的版本列表
AIACC-ACSpeed（本文简称ACSpeed）v1.1.0支持PyTorch、Cuda、Python以及NGC镜像版本，版本对应关系如下所示。
类型 |
PyTorch Version |
CUDA Version |
Python Version |
官方PyTorch版本 |
1.6.0 |
10.1 |
3.6/3.7/3.8 |
1.8.0 |
10.1/10.2/11.1 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.8.1 |
10.1/10.2/11.1 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.9.0 |
10.2/11.1 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.9.1 |
10.2/11.1 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.10.0 |
10.2/11.1/11.3 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.10.1 |
10.2/11.1/11.3 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.10.2 |
10.2/11.1/11.3 |
3.6/3.7/3.8/3.9 |
|
1.11.0 |
10.2/11.3 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
1.12.0 |
10.2/11.3/11.6 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
1.12.1 |
10.2/11.3/11.6 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
1.13.0 |
11.6 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
1.13.1 |
11.6 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
2.0.0 |
11.7 |
3.7/3.8/3.9/3.10 |
|
NGC镜像版本（nvcr.io/nvidia/pytorch:22.06-py3） |
1.13.0a0 |
11.7 |
3.8 |
安装AIACC-ACSpeed
- 执行如下命令，下载ACSpeed v1.1.0。
wget https://ali-perseus-release.oss-cn-huhehaote.aliyuncs.com/ACSpeed/acspeed-1.1.0.tar.gz
- 执行如下命令，安装ACSpeed v1.1.0。
pip install acspeed-1.1.0.tar.gz
使用AIACC-ACSpeed
使用ACSpeed时，通过适配代码来快速启用ACSpeed即可。
您仅需在训练代码主函数对应的文件上增加一行import命令导入ACSpeed代码即可，一般可以选择在torch导入的地方。命令行示例如下所示：
import torch import acspeed
好啦！小弹的分享到此为止。我们更欢迎您分享您对阿里云产品的设想、对功能的建议或者各种吐槽，请扫描提交问卷并获得社区积分或精美礼品一份。https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/P4y44bm_8
【扫码填写上方调研问卷】
欢迎每位来到弹性计算的开发者们来反馈问题哦~
