鏡像安裝
智算部分官方鏡像默認安裝CTCCL，使用以下官方鏡像時，無需自己安裝CTCCL。
pytorch-2.2.0-ctccl0.3.0-cuda12.3-ubuntu20.04-amd64
llama2-training-ctccl0.3.0-cuda12.1-pytorch2.2.1-megatron0.2.0-deepspeed0.14.1-ubuntu20.04-amd64
手動安裝
確認原本nccl/ctccl安裝位置。
如果使用的深度學習框架自帶NCCL，配置的NCCL目錄可能不是默認路徑，可以用以下命令查找。
find / -name "libnccl.so.2" #獲得$NCCL_PATH確認鏡像中使用的CUDA版本。
使用以下命令，查看當前環境依賴的CUDA版本，輸出結果如下圖所示。
nvdia-sm下載CUDA版本對應的CTCCL。
用戶根據操作系統和安裝的CUDA版本下載對應的CTCCL獨立安裝包，安裝并使用。
依賴環境
下載地址
Ubuntu 20.04 + CUDA12.2
wget //jiangsu-10.zos.daliqc.cn/ctccl/nvidia/ctyunos2.0/libnccl.so.2
使用下載的CTCCL替換環境中原有的libnccl。
cp libnccl.so.2 $NCCL_PATH
如果沒有查找到libnccl.so.2文件，可以直接使用cp命令復制到/usr/lib64。
確認是否替換成功。
在訓練日志中，看到日志輸出對應的ctccl信息。
CTCCL version 0.3.0(nccl_2.19.4)+cuda12.2
CTCCL版本升級
對于已安裝NCCL或CTCCL舊版本的情況，若要安裝CTCCL新版本，請確保已停止該環境所有的訓練任務，升級方式和安裝方法相同。
