分布式并行
Q: 进行HCCL分布式训练出错：Init plugin so failed, ret = 1343225860？
A: 在Ascend进行分布式训练时初始化HCCL失败了，通常由于rank_table.json没写对，可以执行此文件hccl_tools.py生成一个新的rank_table.json。或者导入环境变量export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1打开HCCL的日志打印，根据日志中的ERROR信息来排查问题。
Q: MindSpore执行GPU分布式训练报错如下，如何解决:
Loading libgpu_collective.so failed. Many reasons could cause this:
1.libgpu_collective.so is not installed.
2.nccl is not installed or found.
3.mpi is not installed or found
A: 此问题为MindSpore动态加载集合通信库失败，可能原因如下:
执行环境未安装分布式训练依赖的OpenMPI以及NCCL。
NCCL版本未更新至
v2.7.6: MindSporev1.1.0新增GPU P2P通信算子，该特性依赖于NCCLv2.7.6，若环境使用的NCCL未升级为此版本，则会引起加载失败错误。
Q：GPU分布式训练场景下，若错误设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的个数小于执行的进程数时，可能导致进程阻塞问题。
A：此场景下，部分训练进程会提示如下报错：
[ERROR] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/device/gpu/cuda_driver.cc:245] SetDevice] SetDevice for id:7 failed, ret[101], invalid device ordinal. Please make sure that the 'device_id' set in context is in the range:[0, total number of GPU). If the environment variable 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is set, the total number of GPU will be the number set in the environment variable 'CUDA_VISIBLE_DEVICES'. For example, if export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6, the 'device_id' can be 0,1,2 at the moment, 'device_id' starts from 0, and 'device_id'=0 means using GPU of number 4.
[ERROR] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/device/gpu/gpu_device_manager.cc:27] InitDevice] Op Error: Failed to set current device id | Error Number: 0
其余进程由于GPU资源已分配成功，会正常执行到初始化NCCL步骤，日志如下：
[INFO] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/hardware/gpu/gpu_device_context.cc:90] Initialize] Start initializing NCCL communicator for device 1
此步骤中会调用NCCL接口ncclCommInitRank，该接口会阻塞，直到所有进程达成一致。因此如果某进程没有调用ncclCommInitRank，则会导致进程阻塞。
此问题我们已向NCCL社区反馈，社区开发者正在设计解决方案中，目前最新版本还未修复，详见issue链接。
解决方法：手动kill训练进程，根据报错日志，设置正确的卡号后，重启训练任务。
Q：GPU分布式训练场景下，若某进程异常退出，可能导致其余进程阻塞问题。
A：此场景下，异常进程由于各种问题退出，其余进程由于GPU资源已分配成功，会正常执行到初始化NCCL步骤，日志如下：
[INFO] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/hardware/gpu/gpu_device_context.cc:90] Initialize] Start initializing NCCL communicator for device 1
此步骤中会调用NCCL接口ncclCommInitRank，该接口会阻塞，直到所有进程达成一致。因此如果某进程没有调用ncclCommInitRank，则会导致进程阻塞。
此问题我们已向NCCL社区反馈，社区开发者正在设计解决方案中，目前最新版本还未修复，详见issue链接。
解决方法：手动kill训练进程后重启训练任务。
Q：在执行GPU单机单卡的脚本时，不使用mpirun启动进程时，调用mindspore.communication.init方法可能会报错,导致执行失败，该如何处理？
[CRITICAL] DISTRIBUTED [mindspore/ccsrc/distributed/cluster/cluster_context.cc:130] InitNodeRole] Role name is invalid...
A：在用户不使用mpirun启动进程，但是依然调用了init()方法的情况下，MindSpore要求用户按照不依赖OpenMPI进行训练配置若干环境变量并进行校验，若没有配置，MindSpore会给出以上报错提示。因此建议只有在执行分布式训练时调用mindspore.communication.init，并在不使用mpirun的场景下，根据文档配置正确的环境变量以启动分布式训练。
Q：在通过OpenMPI执行多机多卡训练时，提示由于MPI_Allgather失败。
pml_ucx.c:175 Error: Failed to receive UCX worker address: Not found (-13)
pml_ucx.c:452 Error: Failed to resolve UCX endpoint for rank X
A：此问题是OpenMPI在Host侧通信时，无法和对端地址进行通信，一般是机器之间的网卡配置不同导致的，可以通过手动设置网卡名或者子网的方式解决：
mpirun -n process_num --mca btl tcp --mca btl_tcp_if_include eth0 ./run.sh
以上指令启动了process_num个run.sh进程，并且选择Host侧通信方式为tcp，网卡选择了eth0，这样就能保证在每台机器上使用的网卡相同，进而解决通信异常问题。
还可以选择子网来进行匹配：
mpirun -n process_num --mca btl tcp --mca btl_tcp_if_include 192.168.1.0/24 ./run.sh
子网范围需要包括所有机器所用的IP地址。
Q：在通过OpenMPI执行分布式训练时，单机多卡训练正常，但在多机多卡训练时，某些机器提示GPU device id设置失败。
[ERROR] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/device/gpu/cuda_driver.cc:245] SetDevice] SetDevice for id:7 failed, ret[101], invalid device ordinal. Please make sure that the 'device_id' set in context is in the range:[0, total number of GPU). If the environment variable 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is set, the total number of GPU will be the number set in the environment variable 'CUDA_VISIBLE_DEVICES'. For example, if export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6, the 'device_id' can be 0,1,2 at the moment, 'device_id' starts from 0, and 'device_id'=0 means using GPU of number 4.
[ERROR] DEVICE [mindspore/ccsrc/runtime/device/gpu/gpu_device_manager.cc:27] InitDevice] Op Error: Failed to set current device id | Error Number: 0
A：在多机场景下，各进程卡号需要通过在Host侧AllGather HOSTNAME后计算得到，如果机器间有使用相同的HOSTNAME，则进程卡号会计算出错，导致卡号越界而设置失败。可以在执行脚本中设置每台机器的HOSTNAME为各自的IP地址来解决：
export HOSTNAME=node_ip_address
Q：在通过OpenMPI执行多机多卡训练时，NCCL报错提示网络不通。
include/socket.h:403 NCCL WARN Connect to XXX failed: Network is unreachable
A：此问题是NCCL在Host侧同步进程信息或者初始化通信域时，无法和对端地址进行通信，一般是机器之间的网卡配置不同导致的，可以通过设置NCCL环境变量NCCL_SOCKET_IFNAME，进行网卡选择：
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth
以上指令设置了NCCL在Host侧选择网卡名中带有eth的网卡进行通信。
Q：多机多卡选择特定名称的RDMA网卡(通过NCCL_SOCKET_IFNAME设置)通信后，训练仍然报错：
misc/ibvwrap.cc:284 NCCL WARN Call to ibv_modify_qp failed with error Invalid argument
...
include/socket.h:403 NCCL WARN Connect to XXX failed: Connection refused
A：一般此问题是多机之间RDMA网卡配置存在差异，需要具体情况具体分析。但常见原因是存在某些主机网卡存在IB协议和RoCE协议同时存在的情况，可能出现连接建立失败的情况。解决方案：
需要使用以下指令指定使用的RDMA网卡名为ib开头：
export NCCL_IB_HCA=mlx
Q：单机多卡训练能够成功，但是扩展脚本到多机多卡后，其他主机提示各类报错：
报错内容有多种，下面是几种典型的报错，可能有： 1.已经安装的whl包找不到。 2.IB网卡通信失败。 3.Cuda库加载失败。
A：这些问题，都是由于在mpirun启动其他主机时，其他主机的环境变量(包括NCCL的网卡选择配置)没有与本机同步，导致了单机多卡正常执行而多机多卡失败的现象。解决方法是通过mpirun的-x选项，导出特定的环境变量：
mpirun --hostfile /path/to/hostfile -n 64 -x PYTHONPATH -x GLOG_v -x LD_LIBRARY_PATH -x NCCL_SOCKET_IFNAME -x NCCL_IB_HCA -x NCCL_DEBUG=INFO python train.py
以上指令导出了在本机已经设置的一些环境变量到其他主机，保证了在执行训练脚本前所有主机环境变量保持一致，达到多机多卡训练目标。
Q: 在Ascend上通过OpenMPI执行分布式训练时，HcclCommInitRootInfo报错:
Ascend collective Error: "HcclCommInitRootInfo failed. | Error Number 2
A: OpenMPI启动时，当前版本的hccl下，创建通信域时，相应的卡需要分配大约300M的device内存，因此每张卡所在的通信域的数量越多，则额外需要的内存越多，因此会有内存不足的问题。
可以设置context中的variable_memory_max_size来减少Ascend进程可用的内存，从而为hccl预留足够的内存创建通信域。
Q: 在自动并行下执行分布式网络时，报张量无法被当前策略完整切分的错误如下，该怎么解决？:
np_tensor can not be split by strategy!
A: 该报错表明网络中有对参数配置了切分策略，但是参数的某个维度无法被切分策略整除。可能的问题有两个：1、该参数作为某个算子的输入，脚本中调用了shard接口对该算子设置了非法策略；2、在auto_parallel_context中设置了dataset_strategy=”data_parallel”或full_batch=False时，框架会自动为网络输入设置数据并行策略，如果网络输入含有参数且其形状恰好不能被数据并行策略整除，也会报该错误。目前自动并行下仅支持网络输入为Tensor，需要对脚本进行调整。