本教程旨在通过一系列由浅入深的示例，帮助您理解和掌握 NVIDIA 集合通信库 (NCCL)。

• 第一章：NCCL 简介
  • 背景介绍：什么是 NCCL，它的优势以及应用场景。
• 第二章：入门：初始化和基本集合操作
  • 背景介绍：如何初始化 NCCL 通信器，并使用 ncclAllReduce 进行一个简单的集合操作。
  • 代码示例：all_reduce_simple.c
  • 总结
• 第三章：集合通信：广播 (Broadcast)
  • 背景介绍：理解广播操作，即一个 GPU 将数据发送到所有其他 GPU。
  • 代码示例：broadcast_simple.c
  • 总结
• 第四章：集合通信：归约 (Reduce)
  • 背景介绍：学习归约操作，即从所有 GPU 收集数据并进行计算，将结果存储在一个 GPU 上。
  • 代码示例：reduce_simple.c
  • 总结
• 第五章：集合通信：全收集 (All-Gather)
  • 背景介绍：掌握全收集操作，每个 GPU 收集所有其他 GPU 的数据。
  • 代码示例：all_gather_simple.c
  • 总结
• 第六章：点对点通信：发送和接收
  • 背景介绍：除了集合通信，NCCL 也支持点对点操作。
  • 代码示例：send_recv_simple.c
  • 总结
• 第七章：管理多个 GPU
  • 背景介绍：如何在一个程序中管理多个 GPU 设备，并让它们协同工作。
  • 代码示例：multi_gpu_all_reduce.c
  • 总结
• 第八章：NCCL 与 CUDA 流
  • 背景介绍：如何将 NCCL 操作与 CUDA 流结合，以实现计算和通信的重叠。
  • 代码示例：stream_all_reduce.c
  • 总结
• 第九章：集合通信：归约分散 (Reduce-Scatter)
  • 背景介绍：学习归约分散操作，将所有GPU数据归约后分散到各GPU的不同部分。
  • 代码示例：reduce_scatter_simple.c
  • 总结
• 第十章：集合通信：全交换 (All-to-All)
  • 背景介绍：掌握全交换操作，每个GPU向每个其他GPU发送和接收不同的数据。
  • 代码示例：all_to_all_simple.c
  • 总结

本教程现已涵盖了 NCCL 支持的所有主要集合通信算子：

1. AllReduce (第二章) - 所有GPU参与归约，结果广播给所有GPU
2. Broadcast (第三章) - 一个GPU广播数据到所有其他GPU
3. Reduce (第四章) - 所有GPU数据归约到指定的根GPU
4. AllGather (第五章) - 收集所有GPU数据，每个GPU都获得完整数据集
5. ReduceScatter (第九章) - 归约后分散，每个GPU获得结果的不同部分

6. Send/Recv (第六章) - 点对点通信，GPU之间直接发送和接收数据
7. AllToAll (第十章) - 全交换通信，每个GPU与所有其他GPU交换不同数据

8. 多GPU管理 (第七章) - 在单个程序中协调多个GPU设备
9. CUDA流集成 (第八章) - 将NCCL与CUDA流结合实现计算通信重叠

这些算子构成了分布式深度学习和高性能计算的基础通信原语，涵盖了从简单的数据广播到复杂的数据重分布等各种通信模式。

本教程中的所有示例都假定在支持 RoCEv2 的网络环境下运行，以实现高效的 RDMA 通信。