相关内容参考：
https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/15022320.html
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docker 容器内安装 nccl 后，测试是否安装成功：
使用 NVIDIA公司官方提供的测试工具： nccl-tests
国内下载地址：
https://gitee.com/devilmaycry812839668/nccl-tests
下载后，进行编译： make
If CUDA is not installed in /usr/local/cuda, you may specify CUDA_HOME.
Similarly, if NCCL is not installed in /usr, you may specify NCCL_HOME.
默认，cuda的安装位置：/usr/local/cuda
默认，nccl的安装位置：/usr
如果cuda和nccl的安装位置不是默认的，而是手动选择其他地方的，那么需要在make的时候配置路径：
$ make CUDA_HOME=/path/to/cuda NCCL_HOME=/path/to/nccl
CUDA_HOME 为 cuda的安装路径。
NCCL_HOME 为 nccl的安装路径。
make 编译后进行简单的例子进行测试nccl是否安装成功。
Quick examples
Run on 8 GPUs (-g 8), scanning from 8 Bytes to 128MBytes :
$ ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 8
Run with MPI on 40 processes (potentially on multiple nodes) with 4 GPUs each :
$ mpirun -np 40 ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 4
（该例子假设系统中已经安装了 openmpi）
这里我们需要修改的示例代码的地方为 -g , 如果你有一个显卡，那么就是-g 1 ， 如果有四个显卡就是 -g 4
需要注意的是如果有显卡内存不够用（被其他进程调用已经占满），那么需要设置环境变量： export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3"
CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量用来指定可以用来进行测试的显卡，同时修改-g 后的数值。
假设 1 号显卡已经没有显存，那么设置 export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,2,3"
运行：
./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 3
mpirun -np 40 ./build/all_reduce_perf -b 8 -e 128M -f 2 -g 3
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在容器中安装 nccl 后使用 nccl-tests 测试后报错：
Failed to init nccl communicator for group
init nccl communicator for group nccl_world_group
78244:78465 [0] NCCL INFO Call to connect returned Connection timed out, retrying
78244:78466 [1] NCCL INFO Call to connect returned Connection timed out, retrying
78244:78465 [0] NCCL INFO Call to connect returned Connection timed out, retrying
78244:78466 [1] NCCL INFO Call to connect returned Connection timed out, retrying
很大的可能就是建立容器的时候没有设置允许共享内存： --ipc=host
解决方案：
重新建立容器，在建立时加入设置： --ipc=host
形式如： sudo docker run -it --ipc=host **************************（其他参数这里不表）