donnmyth/mlperf-nvidia
donnmyth
MLPerf Training v5.1的NVIDIA参考镜像，预补丁适配TransformerEngine内核，支持多种NVIDIA GPU架构，用于机器学习性能基准测试。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：donnmyth仓库类型：镜像最近更新：2 个月前
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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MLPerf Training v5.1 — NVIDIA提交镜像
针对MLPerf Training v5.1的可复现NVIDIA提交容器镜像，预补丁使TransformerEngine内核从单一标签家族覆盖Ada（sm_89）、**Hopper（sm_90）和Blackwell（sm_100/sm_103）**架构。
由https://github.com/DoNnMyTh/mlperf%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%8F%91%E5%B8%83%EF%BC%9A%E8%BF%99%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%B8%8E%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E6%97%A0%E5%85%B3%E3%80%81%E6%B8%85%E5%8D%95%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%9A%84%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%EF%BC%8C%E5%B8%A6%E6%9C%89%E6%93%8D%E4%BD%9C%E5%B7%A5%E5%85%B7%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%9C%A8Docker%E3%80%81Enroot/Pyxis%E6%88%96%E8%A3%B8%E9%87%91%E5%B1%9EPython%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E7%AB%AF%E5%88%B0%E7%AB%AF%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%89%80%E6%9C%89v5.1%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E3%80%82
可用标签
| 工作负载 | 标签 | 架构覆盖 | 状态 |
|---|---|---|---|
llama31_8b | llama31_8b-pyt-blackwell | sm_100;sm_103（B200/GB200/GB300） | 可用 |
llama31_8b | llama31_8b-pyt-sm89 | + sm_89（RTX40xx/L4/L40 Ada） | 可用 |
llama31_8b | llama31_8b-pyt-sm90 | + sm_90（H100/H200 Hopper） | 可用 |
llama31_405b | llama31_405b-pyt | 上游默认（sm_100/103） | 可用 |
llama31_405b | llama31_405b-pyt-sm90 | + sm_90 | 可用 |
llama2_70b_lora | llama2_70b_lora-pyt | 上游默认 | 可用 |
llama2_70b_lora | llama2_70b_lora-pyt-sm90 | + sm_90 | 可用 |
flux1 | flux1-pyt | 上游默认 | 可用 |
flux1 | flux1-pyt-sm90 | + sm_90 | 可用 |
retinanet | single_stage_detector-pyt | 上游默认 | 可用 |
rgat | graph_neural_network-dgl | 上游默认 | 可用 |
dlrm_dcnv2 | recommendation-hugectr | 上游默认 + mpi4py构建修复 | 可用 |
-sm90变体使用NVTE_CUDA_ARCHS="89;90;100a;103a"重建，因此一个镜像覆盖Ada + Hopper + Blackwell。本地重建可使用https://github.com/DoNnMyTh/mlperf/blob/master/tools/build_sm90_variants.sh%E3%80%82
选择正确的标签
| 你的GPU | 拉取命令 |
|---|---|
| RTX40xx/L4/L40 | …-pyt-sm89 |
| H100/H200 | …-pyt-sm90 |
| B200/GB200/GB300 | …-pyt-blackwell 或 …-pyt |
bash# Hopper示例 docker pull donnmyth/mlperf-nvidia:llama31_8b-pyt-sm90
运行基准测试
bashgit clone https://github.com/DoNnMyTh/mlperf && cd mlperf bash mlperf.sh # 步骤2 → docker: pull donnmyth/mlperf-nvidia:<tag>
驱动程序会自动检测GPU架构（sm_89/sm_90/sm_100）并默认提供匹配的镜像。有关4×H200单节点演练和MLCommons提交工作流，请参见https://github.com/DoNnMyTh/mlperf#readme%E3%80%82
镜像来源
- 基础: 来自https://github.com/mlcommons/training_results_v5.1%EF%BC%88%60nvidia/%60%E6%8F%90%E4%BA%A4%E6%A0%91%EF%BC%89%E7%9A%84%E4%B8%8A%E6%B8%B8NVIDIA Dockerfile。
- 修改: 对每个Dockerfile中的
NVTE_CUDA_ARCHS="…"行进行单一幂等正则替换（确切补丁请参见https://github.com/DoNnMyTh/mlperf/tree/master/workloads%EF%BC%89%E3%80%82%E5%AF%B9%E4%BA%8E%60dlrm_dcnv2%60%EF%BC%8C%E9%A2%9D%E5%A4%96%E7%9A%84%60mpi4py%3E=4.0,<4.2版本固定解决了在较新Python上的distutils new_compiler`崩溃问题。 - 构建主机: 单个x86_64节点。
nvcc在没有匹配硬件的情况下交叉编译sm_90/sm_100。 - 无模型权重或数据集内置 — 通过https://github.com/DoNnMyTh/mlperf/blob/master/tools/stage_checkpoint.sh%E6%88%96%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E7%9A%84%E6%AD%A5%E9%AA%A43%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E9%98%B6%E6%AE%B5%E5%8C%96%E3%80%82 ===END===
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 mlperf-nvidia 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/donnmyth/mlperf-nvidia:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull donnmyth/mlperf-nvidia:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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运维工程师
Linux服务器
5
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