openEuler 24.03 操作系统上部署 DeepSeek-R1:671B 大模型训练使用GPU显卡NVIDIA A100

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2025年2月5日00:27:53评论313 views字数 5190阅读17分18秒阅读模式
在 openEuler 24.03 操作系统上部署 DeepSeek-R1:671B 大模型训练（使用 20张NVIDIA A100 GPU）的完整技术指南，涵盖从系统配置、分布式训练到性能调优的全流程。
openEuler 24.03 操作系统上部署 DeepSeek-R1:671B 大模型训练使用GPU显卡NVIDIA A100

1. 系统环境与硬件准备

1.1 硬件配置

  • GPU: 20张NVIDIA A100 80GB（推荐4节点 × 5卡或2节点 × 10卡，需支持NVLink和InfiniBand）

  • CPU: 至少2× Intel Xeon Platinum 8380（64核以上）

  • 内存: 每个节点≥1TB DDR4

  • 存储: 每个节点配置RAID0 NVMe SSD（≥10TB，用于高速数据缓存）

  • 网络: InfiniBand HDR 200G（多节点必备，单节点可选RoCE）

1.2 openEuler 24.03 基础配置

# 安装必要依赖sudo dnf install -y kernel-devel kernel-headers gcc make cmake git python3-develsudo dnf groupinstall -y "Development Tools"# 禁用防火墙和SELinux（生产环境需谨慎）sudo systemctl stop firewalldsudo systemctl disable firewalldsudo setenforce 0sudo sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config# 配置SSH免密登录（多节点训练必备）ssh-keygen -t rsassh-copy-id user@node1ssh-copy-id user@node2...

2. NVIDIA驱动与CUDA生态安装

2.1 安装NVIDIA驱动（适配openEuler 24.03）

# 检查内核版本（需与驱动兼容）uname -r  # 例如：5.15.0-101.oe2403.x86_64# 禁用nouveau驱动echo "blacklist nouveau" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confsudo dracut --force# 下载并安装驱动（选择CUDA 12.2+兼容版本）wget https://us.download.nvidia.com/tesla/535.129.03/NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.runsudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run --silent --dkms# 验证驱动nvidia-smi  # 应显示20张A100

2.2 安装CUDA 12.2 + cuDNN 8.9 + NCCL 2.18

# 安装CUDA Toolkitwget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.runsudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run --silent --toolkit# 安装cuDNN和NCCL（需从NVIDIA官网下载）tar -xzf cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xzsudo cp -r cudnn-*-archive/include/* /usr/local/cuda/include/sudo cp -r cudnn-*-archive/lib/* /usr/local/cuda/lib64/tar -xzf nccl_2.18.5-1+cuda12.2_x86_64.txzsudo cp -r nccl_*/lib/* /usr/local/cuda/lib64/sudo cp nccl_*/include/* /usr/local/cuda/include/# 添加环境变量echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrcecho 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

3. 分布式训练环境搭建

3.1 PyTorch 2.2 + DeepSpeed 安装

# 创建Python虚拟环境python3 -m venv deepseek-envsource deepseek-env/bin/activate# 安装PyTorch与DeepSpeedpip install torch==2.2.0+cu121 torchvision==0.17.0+cu121 torchaudio==2.2.0+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121pip install deepspeed==0.13.0 ninja# 验证GPU支持python -c "import torch; print(torch.cuda.device_count())"  # 应输出20

3.2 InfiniBand网络优化

# 安装Mellanox OFED驱动（适配openEuler）wget https://content.mellanox.com/ofed/MLNX_OFED-24.01-0.5.6.0/MLNX_OFED_LINUX-24.01-0.5.6.0-rhel9.2-x86_64.tgztar -xzf MLNX_OFED-*.tgzcd MLNX_OFED_LINUX-*-rhel9.2-x86_64sudo ./mlnxofedinstall --without-fw-update --forcesudo /etc/init.d/openibd restart# 配置NCCL参数echo 'export NCCL_IB_HCA=mlx5' >> ~/.bashrcecho 'export NCCL_IB_GID_INDEX=3' >> ~/.bashrcecho 'export NCCL_SOCKET_IFNAME=ib0' >> ~/.bashrcecho 'export NCCL_DEBUG=WARN' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

4. DeepSeek-R1:671B 训练部署

4.1 模型与数据准备

# 克隆DeepSeek官方仓库（假设已授权）git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1cd DeepSeek-R1# 下载预训练权重与数据集wget https://models.deepseek.com/deepseek-r1-671b.tar.gztar -xzf deepseek-r1-671b.tar.gz# 数据集预处理（需根据实际数据调整）python tools/preprocess_data.py --input /data/raw_text.jsonl --output-prefix my_dataset

4.2 分布式启动脚本（4节点 × 5卡）

# 创建hostfile（假设节点为node1-node4）cat > hostfile << EOFnode1 slots=5node2 slots=5node3 slots=5node4 slots=5EOF# 使用DeepSpeed启动训练deepspeed --hostfile hostfile   --master_addr node1   --launcher openmpi   --num_gpus 5   train.py   --model_config configs/671b.yaml   --train_data my_dataset   --deepspeed_config ds_config.json   --batch_size 8   --gradient_accumulation_steps 16

4.3 DeepSpeed配置示例（ds_config.json）

{  "train_micro_batch_size_per_gpu": 1,  "gradient_accumulation_steps": 16,  "optimizer": {    "type": "AdamW",    "params": {      "lr": 1e-5,      "weight_decay": 0.01    }  },  "zero_optimization": {    "stage": 3,    "offload_optimizer": {      "device": "cpu",      "pin_memory": true    },    "allgather_partitions": true,    "allgather_bucket_size": 5e8,    "overlap_comm": true  },  "fp16": {    "enabled": true,    "loss_scale_window": 1000  },  "flops_profiler": {    "enabled": true,    "profile_step": 10  }}

5. 性能极限调优

5.1 GPU内核级优化

# 锁定GPU频率至最高性能sudo nvidia-smi -lgc 1410,1410  # A100默认峰值频率# 启用持久化模式sudo nvidia-smi -pm 1# 启用MPS（多进程服务）sudo nvidia-cuda-mps-control -d

5.2 内存与通信优化

# 在模型代码中添加（减少内存碎片）torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.9)# 启用激活检查点（Activation Checkpointing）from torch.utils.checkpoint import checkpointdef forward(self, x):    return checkpoint(self._forward_impl, x)

5.3 openEuler内核参数调优

# 调整网络缓冲区（InfiniBand优化）echo "net.core.rmem_max=2147483647" | sudo tee -a /etc/sysctl.confecho "net.core.wmem_max=2147483647" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf# 提升文件句柄限制echo "* soft nofile 1048576" | sudo tee -a /etc/security/limits.confecho "* hard nofile 1048576" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf# 应用配置sudo sysctl -p

6. 监控与故障排查

6.1 实时监控工具

# GPU监控（跨节点）nvidia-smi --query-gpu=timestamp,name,utilization.gpu,utilization.memory --format=csv -l 5# NCCL通信分析export NCCL_DEBUG=INFOexport NCCL_DEBUG_SUBSYS=COLL# 带宽测试（节点间）ib_write_bw -d mlx5_0 -F --report_gbits

6.2 常见问题解决

  1.    1、NCCL通信超时

  2. export NCCL_IB_TIMEOUT=22export NCCL_IB_RETRY_CNT=7

        2、OOM（显存不足）

    •     启用ZeRO-3 Offload到CPU或NVMe：

    • "offload_optimizer": { "device": "nvme", "nvme_path": "/mnt/nvme" }

          3、训练速度不达预期

      •     使用Nsight Systems分析瓶颈：

      nsys profile -w true -o deepseek_profile --capture-range=cudaProfilerApi --stop-on-range-end=true --cudabacktrace=true python train.py

    关键性能指标参考

    指标
    预期范围（20×A100）
    单卡显存占用
    72-78GB
    全局Batch Size
    1024-4096
    训练吞吐（Tokens/sec）
    1200-2500
    GPU利用率
    ≥90%

    通过以上步骤，可在 openEuler 24.03 上实现 DeepSeek-R1:671B 的高效分布式训练。建议结合华为 Ascend平台工具 和NVIDIA Magnum IO 进行进一步优化。

openEuler 24.03 操作系统上部署 DeepSeek-R1:671B 大模型训练使用GPU显卡NVIDIA A100

原文始发于微信公众号（灰帽安全）：openEuler 24.03 操作系统上部署 DeepSeek-R1:671B 大模型训练使用GPU显卡NVIDIA A100

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