ncclとは？GPU間の高速通信を支えるNVIDIA Collective Communications Libraryをわかりやすく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ncclとは？

ncclは NVIDIA Collective Communications Library（NCCL） という名前のライブラリの略称です。主な役割は、複数のGPU同士がデータをやり取りする際の通信を高速化することです。深層学習の分野では、モデルのパラメータを各GPUで同時に更新したり、データを集約したりします。これらの処理は計算よりも通信がネックになることが多く、nccl はその通信部分を最適化して全体の学習を速くします。

なぜ nccl が必要なのか

1台のPCに複数のGPUがあると、各GPUは別々にデータを計算します。最終的には「全GPUの結果をそろえる」作業が必要です。これを遅らせる原因の一つが通信です。nccl は GPU 同士の通信を、CPU を経由せず直接 GPU 間で行うように設計されており、通信の回数を減らし、データの移動を最小限にします。結果として、学習のスループットが大きく改善されます。

NCCL の基本的な役割

nccl が提供する代表的な「集合通信」は次のようなものです。

<th>操作

意味
All-Reduce	全ての GPU のデータを同じ形で結合し、還元結果を各 GPU に配布します。平均や合計を取る際に使われます。
All-Gather	各 GPU のデータを集めて、全 GPU が全データを受け取れるように共有します。
Broadcast	ある GPU のデータを他のすべての GPU に配布します。モデルの初期値を全 GPU に揃えるときに使います。
Reduce	指定した GPU にだけ還元結果を集約します。必要な場合に使われます。

上の表は、nccl がサポートする代表的な操作の一部です。実際には他にも細かな挙動オプションがありますが、初心者にとってはこの4つを覚えておくと理解が進みやすいです。

NCCL の使われ方と環境

実際の現場では、深層学習フレームワークの分散モードで nccl をバックエンドとして選ぶことが多いです。たとえば PyTorch や TensorFlow の分散設定では、計算を複数の GPU に分散させつつ、通信は nccl が自動的に最適化してくれます。使い方はフレームワークごとに異なりますが、共通の考え方は「複数の GPU が同じモデルのパラメータを同期するための通信をnccl に任せる」という点です。

準備と注意点

nccl を使うには、以下の前提が必要です。

・CUDA が動作する環境であること。GPU のドライバーと CUDA Toolkit が正しくインストールされていること。

・複数の GPU、場合によっては複数のノードを横断した設定に対応できること。

・フレームワーク側の分散設定を正しく行い、nccl をバックエンドとして選択していること。

実用的なヒント

初心者の方は、まず使っている機械学習フレームワークの分散設定のドキュメントを参照してください。多くの場合、nccl を有効化するだけで最適な通信戦略を自動的に選んでくれます。次に、通信のボトルネックを疑い、バッチサイズ、ノード数、GPU 数、ネットワーク帯域を少しずつ変えてみると、どの設定で性能が改善するかが分かります。

最後に、公式のリリースノートや CUDA の互換性情報を確認して、使用している CUDA バージョンやドライバーと nccl のバージョンが互換性を持つことを確認してください。環境が整っていれば、nccl は多くの学習タスクで大きな時間短縮を実感できるはずです。

まとめ

nccl は NVIDIA Collective Communications Library（NCCL） の略で、複数 GPU 間の通信を高速化するための専用ツールです。深層学習の学習では、パラメータの同期が学習の速度を左右する重要な要因になります。nccl の仕組みを知ることで、研究や開発の際に大規模なモデルやデータセットにも現実的な時間で取り組むことができるようになります。

ncclの関連サジェスト解説

nccl とは nvidia: nccl とは nvidia という言葉を聞いたことがある人も多いと思います。NCCL は NVIDIA が作った NVIDIA Collective Communications Library の略で、複数の GPU を同時に使うときの“通信”を速くするための道具です。深層学習の分野では、ネットワークをまたいで複数の GPU に計算結果を伝え合う場面がよくあります。たとえば、学習中に出てくる重みや勾配を全ての GPU で同じ状態にそろえる必要があります。これを効率よく行うのが NCCL の役目です。NCCL は all-reduce や all-gather、broadcast などの“集合的な通信”を最適化しており、1 台の PC 内の GPU 同士だけでなく、複数の PC にまたがる通信にも対応しています。使われ方としては、深層学習を提供する各種フレームワークのバックエンドとして NCCL が選ばれることが多いです。代表的な例として PyTorch の DistributedDataParallel や TensorFlow の分散戦略などがあります。これらのフレームワークは NCCL を使うことで、各 GPU が行う計算結果を高速に集約し、学習を効率化します。実際の動作は、CUDA デバイスを設定し、世界内のプロセス数や自分の rank を決め、適切な初期化方法を用意する、という基本的な流れになります。NCCL は NVIDIA の GPU アーキテクチャ（NVLink、PCIe、時には InfiniBand などの高性能ネットワーク）を活用して通信を最適化します。初心者がつまずきやすい点としては、ノード内の GPU 数やネットワーク構成が通信性能に直結すること、環境変数でデバッグ情報を出す設定があること、そしてライブラリの適切なリンクが必要なことです。導入時には CUDA ツールキットと NVIDIA ドライバが必要で、NCCL はよく CUDA に同梱されている libnccl.so を使います。通信を観察するためのヒントとして NCCL_DEBUG=INFO を使い、どの GPU がどのネットワーク経路を使っているかを把握すると良いでしょう。また NCCL_SOCKET_IFNAME で使用するネットワークインターフェイスを絞ると、接続の安定性が上がることがあります。初心者の方には、まず1 台の PC で複数GPUを対象にした小規模な分散学習から始めるのがオススメです。正しく動作しているかを確認するには、フレームワークのドキュメントで backend='nccl' の設定を確認し、NCCL のデバッグ出力を参照して問題箇所を特定します。NCCL は NVIDIA が提供する信頼性の高い通信ライブラリで、適切に使えば学習時間の短縮につながります。小さな一歩から始めて、徐々にノードを増やしていくと良いでしょう。
nccl とは歯科: nccl とは歯科の用語のひとつで、Non-carious Cervical Lesion の略称です。日本語では『非齲蝕性頸部病変』と呼ばれ、虫歯ではないのに歯の根元近くの頸部に現れるくぼみや欠けのことを指します。虫歯（齲蝕）と違い、細菌の感染が原因ではありません。この病変は歯ぐきの境目付近にできやすく、特に前歯の根元や奥歯の頸部で見られます。発生の原因には大きく3つあり、1つはブラッシング時の力が強すぎることでエナメル質が削られる“摩耗”、2つ目は酸性の飲食物の長時間の接触によるエロージョン、3つ目は歯ぎしりやくいしばりなどの力が頸部に集中することで起こる“咬耗”と歯ぐきの退縮です。気になる症状としては、歯ぐきの境目付近のざらつき、知覚過敏、見た目に小さなくぼみがあることが多いです。診断は歯科医院での視診と触診が基本で、必要に応じてX線検査を使うこともあります。虫歯との区別は、内部の進行具合や痛みの有無、エナメル質の欠け方などを総合的に判断します。治療は病変の大きさ次第で、浅い場合は経過観察と再石灰化を促すフッ化物治療、適切なブラッシング方法の指導で済むことが多いです。深い場合は樹脂充填やセラミックの修復、場合によっては歯ぐきの治療が必要になることもあります。予防の基本は、やさしいブラッシング、柔らかい毛の歯ブラシ、過度な力を避けること、酸性飲食物の頻度を減らし、食後にはうがいをすること、定期健診を受けることです。
nccl とは gpu: nccl とは gpu の世界でよく聞くキーワードですが、これは NVIDIA Collective Communications Library の略称で、GPU 同士の通信を高速化するためのライブラリです。NVIDIA が提供しており、 CUDA を使うプログラムと一緒に動きます。特に深層学習の訓練では、複数の GPU を使って同じモデルを同時に計算します。このとき「勾配」という、学習の方向を決める値を各 GPU で計算して、それを全ての GPU で同じ値にそろえる必要があります。これを素早く行うのが NCCL の役割です。

ncclの同意語

NVIDIA Collective Communications Library (NCCL): NVIDIAが提供するGPU間の集団通信ライブラリ。AllReduce、AllGather、Broadcastなどの集団通信を高効率で実行します。
NCCL: NVIDIA Collective Communications Library の略称。深層学習の分散トレーニングで広く使われる高性能通信ライブラリ。
NCCライブラリ: NCCL の日本語表現。NVIDIA製GPU間の通信を最適化するライブラリです。
NVIDIA NCCL: NVIDIAが提供するNCCLを指す言い方。NVIDIA Collective Communications Library の同義語です。
NVIDIAのGPU間通信ライブラリ: NVIDIAのGPU同士の通信を最適化するライブラリという意味。NCCLの用途を説明する表現です。
分散ディープラーニング用の通信ライブラリ: 複数GPU間でデータをやり取りする際の通信を担うライブラリという説明表現です。
深層学習向け集団通信ライブラリ: 深層学習モデルの学習を高速化するための集団通信機能を提供するライブラリという意味。
AllReduce/AllGather等の集団通信を提供するライブラリ: NCCLが提供する主要な通信プリミティブを指す説明表現です。
NCCL v2: NCCL の第二世代（NCCL 2系）のこと。機能向上と互換性向上を目的としたバージョンです。
NCCL 2.x: NCCL の 2.x 系、具体的にはバージョン 2.y の総称。

ncclの対義語・反対語

単一GPUのみの実行: NCCLはGPU間の高速な集団通信のためのライブラリ。単一GPUのみの実行ではGPU間の通信が発生せず、NCCLは不要になる状態。
CPU中心の通信: NCCLはGPU間通信をGPU内で最適化します。CPU主体の通信ではNCCLの利点は活かせません。
NCCL不使用: NCCLを使わず、CUDAやCPUで直接通信を実装する状態。速度やスケーリングの恩恵は受けにくいです。
分散トレーニングなし: 複数ノード・複数GPUを横断した分散トレーニングを行わない構成。NCCLは分散通信の最適化を提供しますが、用途が限定されます。
局所通信のみ（ノード内通信のみ）: 同一ノード内の通信だけを利用し、ノード間の通信は行わない設定。
MPIを使った集団通信: MPIは汎用の分散通信ライブラリ。NCCLとは別のアプローチであり、対義語というより代替の通信手段。
NVIDIA以外のGPU間通信ライブラリ: ROCmやHIPを用いたGPU間通信はNVIDIAのNCCLとは別のエコシステム。対義語的な観点で挙げられます。
手動実装された集団通信: NCCLを使わず、学習コード内に独自の集団通信を実装する選択肢。
ノード間通信を行わない: ネットワーク越しのノード間通信を避け、単一ノード内で計算を完結させる状態。
自主的に通信最適化を回避した設計: NCCLの自動最適化機能を使わず、通信の最適化を行わない設計・実装。

ncclの共起語

NVIDIA: NVIDIA社。GPUと関連ソフトウェアを提供する企業で、NCCLの背景となる主要ベンダー。
CUDA: NVIDIAの並列計算プラットフォームとAPI。GPU上での高性能計算を実現する基盤。
CUDA対応: CUDA対応のソフトウェアはGPUメモリ上のデータを直接操作でき、NCCLと相性が良い。
CUDAツールキット: CUDA開発用のツール群（コンパイラ、ライブラリ、サンプルなど）。
GPU: Graphics Processing Unit。大量のコアを持つ並列処理デバイス。
分散学習: 複数のノード・GPUでモデルを協調して学習させる手法。
多GPU: 複数のGPUを同時に利用して計算する状態。
All-Reduce: 全ノードの勾配を合算し、全ノードへ同じ値を返す集団通信の代表的操作。
All-Gather: 全ノードのデータを集めて全ノードへ配布する通信操作。
Reduce-Scatter: 入力データを分割して各ノードへ部分結果を配布しつつ、全体を1つにまとめる通信操作。
Broadcast: あるノードのデータを全ノードへ一斉に伝える通信。
集団通信: 複数ノード間で協調してデータを交換する通信の総称。
MPI: Message Passing Interface。分散計算の標準的な通信規格。
CUDA対応MPI: CUDAメモリ上のデータを直接送受できるMPI実装。
PyTorch: 人気の深層学習フレームワーク。NCCLをバックエンドとして使われることが多い。
TensorFlow: 別の深層学習フレームワーク。NCCLをバックエンドとして利用可能。
Horovod: 分散深層学習用のライブラリ。NCCLと組み合わせて高速通信を実現。
DDP: DistributedDataParallel。PyTorchの分散訓練モジュール。NCCLバックエンドを使用することが多い。
NVLink: NVIDIAのGPU間高帯域接続技術。
PCIe: PCI Express。GPUと他デバイスをつなぐ標準のバス。
RDMA: Remote Direct Memory Access。ネットワーク経由で低遅延・高帯域を実現する技術。
InfiniBand: 高性能計算向けネットワーク技術。RDMAをサポート。
NVSHMEM: NVIDIAのSHMEMライブラリ。GPU間の共有メモリ通信を提供。
トポロジー: ノード・GPU間の物理的/論理的接続構成。通信の最適化に活用。
リングアルゴリズム: リング状にノードを接続してデータを伝搬する通信アルゴリズムの一種。
ツリーアルゴリズム: ツリー状の構造を用いてデータを集約・伝搬する通信アルゴリズム。
帯域幅: データを転送できる最大速度。
レイテンシ: 通信の遅延時間。
パフォーマンス: 処理の速さ・効率。NCCLの最適化で向上する指標。
スケーラビリティ: ノード数を増やしても性能が低下しにくい性質。
同期: 計算と通信を同期させて実行する仕組み。
オーバーヘッド: 通信・同期に伴う追加の処理負荷。
ドライバ: NVIDIAのGPUを動かす基本ソフト。NVIDIAドライバ。
バックエンド: 通信処理の実装元となるライブラリの総称。NCCLは代表的なバックエンド。
NCCL_DEBUG: NCCLのデバッグ情報を出力する環境変数。
CUDA IPC: CUDA Inter-Process Communication。複数プロセス間でGPUメモリを共有する仕組み。

ncclの関連用語

NVIDIA Collective Communication Library (NCCL): NVIDIAが提供する、GPU間の高速通信を行うライブラリ。主にディープラーニングの分散学習で使用され、AllReduceなどの集団通信を最適化します。
ncclCommInitRank: NCCLの通信環境を初期化する関数。各処理をランク番号で識別し、通信を開始できる状態にします。
ncclCommInitAll: 複数GPUの通信を一括で初期化する関数。各GPUを一度に登録します。
ncclGroupStart: 複数の通信操作をまとめて実行可能にするグループの開始。
ncclGroupEnd: グループ化した通信を終了。
ncclReduce: 指定グループのデータを1つのGPUに集約する演算。
ncclAllReduce: 全GPUのデータを結合して、すべてのGPUに同じ結果を返す演算。
ncclBroadcast: 1つのGPUが持つデータを他の全GPUへ配る演算。
ncclReduceScatter: データを圧縮して集約し、各GPUに分配する演算。
ncclAllGather: 各GPUのデータを集めて、全GPUが全データを持つようにする演算。
ncclGetErrorString: NCCLのエラーコードを人が読める文字列に変換する関数。
ncclGetVersion: NCCLのバージョン番号を取得する関数。
ncclCommDestroy: NCCLの通信リソースを解放して終了する関数。
ncclDataType: NCCLで扱うデータ型の定義。例: ncclInt, ncclFloat, ncclDouble, ncclHalf など。
ncclRedOp: reduce演算の種類。例: ncclSum、ncclProd、ncclMax、ncclMin。
リングアルゴリズム: NCCLが用いる代表的な通信順序の1つ。リング状にデータを回して集約します。
ツリーアルゴリズム: 木構造を使ってデータを伝搬する別の通信順序。ノード数が多いと効果的。
CollNet: NCCLの拡張機能で、CollNet対応のハイブリッド通信を実現します。
NVLink: GPU間の高帯域接続。NCCLの通信性能を高める要素。
PCIe: GPUとCPU、またはGPU間を結ぶ一般的なインターフェース。NCCLもPCIe上で動作します。
InfiniBand: 高性能計算用ネットワーク。RDMAを使い低遅延通信を達成。
GPUDirect RDMA: GPUとネットワークカード間で直接データをやり取りする技術。
NVSHMEM: NVIDIAの共有メモリライブラリ。NCCLと組み合わせて使われることがあります。
PyTorch Distributed (NCCLバックエンド): PyTorchの分散学習機能で、通信バックエンドにNCCLを使う設定。
Horovod: TensorFlow/PyTorchの分散学習フレームワーク。NCCLを活用して高速化します。
DistributedDataParallel (DDP): PyTorchの分散データ並列。パラメータの同期にNCCLを使用します。
nccl-tests: NCCLの機能を検証するためのテストツール群。
NCCL_DEBUG: デバッグ情報の出力レベルを設定する環境変数。
NCCL_DEBUG_SUBSYS: 特定のサブシステムのみデバッグを有効にする設定。
NCCL_SOCKET_IFNAME: NCCLが使用するネットワークインターフェース名を指定。
NCCL_IB_DISABLE: InfiniBandを無効化して、他の経路で通信させる設定。
NCCL_COLLNET_ENABLE: CollNet機能を有効化する設定。
CUDA Streams: NCCLはCUDAストリームを用いて非同期通信を行います。
CUDA IPC: 同一マシン上の別プロセス間でGPUメモリを共有する仕組み。
DGX: NVIDIAのAI向けハイエンドハードウェア。NCCLを活用した大規模分散トレーニングが行われる。
AllReduceの応用例: 勾配の同期、重みの平均化、パラメータ更新の共有などに使われます。
TensorFlow NCCLバックエンド: TensorFlowの分散通信でNCCLを使う設定・実装。