CUDA给的例子中有simpleMPI程序，给每台电脑上安装好了CUDA（也可能安装好驱动就好了），它可以在集群上运行，在不同节点上跑，各个节点都可以调用自己的GPU计算。为了大幅提升数据传输性能，我们必须启用CUDA-aware技术，它使得不同节点之间的GPU数据可以直接经过网卡传输，不需要通过主机内存。为了使数据传输能达到最大性能，CUDA-aware需要一系列技术支持，包括GPUDirect RDMA、Unified Virtual Address等。主流版本的MPI都可以支持这些技术，为了完整支持这些技术，MPI的编译比原先稍微复杂了一些。以openmpi为例，官网上给出了如何安装，如何运行的讲解。
How do I build Open MPI with CUDA-aware support?
What kind of CUDA support exists in Open MPI?
**配置和编译 Open MPI >= 2.0.0 **
官方推荐使用最新版本，我也就用最新版本。
./configure --prefix=/path/to/ucx-cuda-install --with-cuda=/usr/local/cuda --with-gdrcopy=/usr
make -j40 install
- 安装OPEN MPI
./configure --with-cuda=/usr/local/cuda --with-ucx=/path/to/ucx-cuda-install
make -j40 install
关于GDRCopy：顾名思义，它是基于GPUDirect RDMA的库，用于数据拷贝。以下仅是个人理解，GPUDirect RDMA技术支持第三方设备有直接读写GPU内存的能力，比如一块GPU直接通过网卡读写另一块GPU的内存，CPU也可以直接通过网卡直接读写另一块GPU的内存。GPU不像CPU一样低延迟，用CPU读写远程GPU内存延迟低一些。
关于UCX：统一通信。MPI的通信层。
我不太懂这两个库，不管怎么样，按照官方推荐把这两个安装上去就好了，我们不会直接调用这两个库。
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