目录
一、引言：分布式训练的 “隐形基石” 与驱动版本的用户关切
二、测试环境与核心指标说明
2.1 硬件环境：8 台 H200 集群的统一配置
2.2 软件环境：双驱动版本的对比配置
2.3 测试配置：聚焦all-reduce的典型场景
2.4 核心指标解释：读懂 NCCL 测试结果
三、驱动版本 550.127.05 的 NCCL 性能解析
3.1 数据 size 与性能趋势：从 128M 到 4G 的带宽变化
3.1.1 耗时（time）的变化规律
3.1.2 带宽（algbw/busbw）的变化规律
3.2 out-of-place vs in-place：内存模式的性能差异
3.3 平均性能：550 版本的总线带宽水平
四、驱动版本 570.124.06 的 NCCL 性能解析
4.1 数据 size 与性能趋势：与 550 版本的趋同性
4.1.1 耗时（time）的变化规律
4.1.2 带宽（algbw/busbw）的变化规律
4.2 out-of-place vs in-place：内存模式的性能差异
4.3 平均性能：570 版本的总线带宽水平
五、双驱动版本的性能对比：差异微乎其微
5.1 差异的核心特征：“误差级波动”
5.2 差异的本质：非驱动版本导致的波动
六、结论：驱动版本对 H200 集群 NCCL 性能无显著影响
七、完整测试数据汇总表
表 1：驱动版本 550.127.05 的完整测试结果
表 2：驱动版本 570.124.06 的完整测试结果
一、引言：分布式训练的 “隐形基石” 与驱动版本的用户关切
在大模型与大规模分布式深度学习训练的时代，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library） 是串联多 GPU / 多节点算力的 “隐形基石”—— 它负责实现all-reduce、alltoall等集体通信原语，其性能直接决定了训练任务的吞吐量上限
