前言：之前在看分布式训练的时候看到了这个框架，尝试安装并使用，但是在安装和使用过程中踩了很多的坑，这里记录一下。（关于分布式训练有个系列文章很不错，链接我放在这里大家和可以看看。）
单机多卡-1.理论基础、单机多卡-2.TensorFlow、单机多卡-3.Pytorch、单机多卡-4.Horovod

1.安装流程

我们先来到horovod的官网：horovod安装引导

这里我们看到了一些基本的要求，包括python3，cmake，g++等等，安装过程比较简单这里不在赘述。同时为了使用显卡，cuda+cudnn也是需要安装的，安装过程大家可以参考ubuntu20.04 显卡驱动 cuda cudnn安装。在系统为ubuntu20.04，深度学习框架为pytorch的条件下，以2021.11.08为时间节点，这里给出一个推荐的版本配置：
nvidia-driver = 470.57
cuda = 11.3
cudnn = 8.2.1
pytorch =1.10.1
我们继续往后看可以看到：

这里要求我们安装MPI和Gloo中的一种。

这里说明了当我们在GPU运行时需要安装NCCL，我们继续跳转到Horovod on GPU：

我们按照这个流程进行安装。

2.NCCL安装

来到官网，我们在早期版本中找到适配于cuda11.3的NCCL库：

这里本地安装和网络安装都可以，我们通过网络安装，完整脚本如下。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
apt-get update
apt install libnccl2=2.9.9-1+cuda11.3 libnccl-dev=2.9.9-1+cuda11.3

3.OpenMPI安装

还是来到官网：

根据文档，我们需要先对文件进行下载，然后按照官网安装说明进行安装，完整脚本如下：

wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.1/openmpi-4.1.1.tar.gz
tar -zxvf openmpi-4.1.1.tar.gz
cd openmpi-4.1.1
./configure --prefix=/usr/local
make all install

安装过程很慢，需要多等等。

4.Horovod安装

根据官网：

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

至此horovod安装完成。