使用场景

用于AI模型训练中的数据并行处理。

在深度学习框架中实现多芯片之间的高效通信。

作为开源项目，被全球的开发者和研究者用于各种AI相关的研究和开发工作。

产品特色

支持不同平台上的单芯片通信。

提供跨芯片通信的全面支持。

利用原生集体通信库，如NCCL、IXCCL和CNCL。

提供构建和测试指南，方便开发者使用和测试。

支持自定义构建路径和设备运行时及通信库的安装路径。

提供多种测试参数，以适应不同的性能测试需求。

使用教程

1. 克隆仓库：使用git clone命令克隆FlagCX的代码库。

2. 构建库：进入FlagCX目录，使用make命令加上对应的平台标志进行构建。

3. 测试性能：在test/perf目录下，使用make命令构建测试程序，并运行测试程序，例如使用./test_allreduce -b 128M -e 8G -f 2进行性能测试。

4. 调整测试参数：根据需要调整测试参数，例如使用-b、-e、-f参数来设置测试数据的大小范围和增量。

5. 查看文档：访问FlagCX的GitHub页面，查看README和LICENSE文件以了解更多使用和许可信息。

6. 贡献代码：如果需要，开发者可以向FlagCX贡献代码，共同推动项目的发展。