1、更换Tensorflow版本后，horovodrun有问题，说没有安装MPI或Gloo。
解决：按步骤全部重新安装一遍。
理解：不知道Horovod到tensorflow有什么依赖关系。可能也和版本有关系，我尝试了多遍。目前使用tensorflow 1.14.0版本/MPI 4.0.0版本安装环境没有问题。
2、当使用两台机器进行GPU训练时，报如下错误：
WARNING: Open MPI accepted a TCP connection from what appears to be a another Open MPI process but cannot find a corresponding process entry for that peer.
解决：使用ifconfig查找通信使用的网卡，我这里是eno1
然后给mpirun命令添加-mca btl_tcp_if_include eno1参数即能正常运行。
我的执行命令如下：
mpirun --allow-run-as-root -np 2 -H ubuntu90:1,sugon92:1 -bind-to none -map-by slot -mca plm_rsh_args "-p 31028" -x NCCL_DEBUG=INFO -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca pml ob1 -mca btl ^openib -mca btl_tcp_if_include eno1 python tensorflow_mnist.py
因为我的环境是docker，监听端口不是22，所以还额外加了-mca plm_rsh_args "-p 31028"参数以表示ssh连接使用31028端口。
当然你也可以尝试下GitHub上Run Horovod with Open MPI文章Hangs due to non-routed network interfaces章节中提供方法。（虽然我没试通。。。）
3、运行训练脚本时提示Failed to find dynamic library: libnccl.so ( libnccl.so: cannot open shared object file: No such file or directory )等错误信息。
解决：NCCL2未正确安装。
我在安装NCCL2中执行apt update提示
E: The method driver /usr/lib/apt/methods/https could not be found.
N: Is the package apt-transport-https installed?
执行apt install apt-transport-https安装apt-transport-https即能正确安装。
安装过程中，一定要注意提示信息，确保每步执行正确。由于安装软件时，都有依赖包，有些执行步骤不会自动安装依赖包。
4、多机GPU训练脚本提示：NCCL INFO NET/IB : Using interface ib0 for sideband communication
解决：这里表示的意思是使用ib0接口进行通信，这里的ib0指得是infiniband网卡，用于高性能计算的一种通信网卡。默认设置为NCCL默认设置infiniband进行通信，但如果双机的infibiband不能通信，则会导致多机并行计算失败。我们可以将NCCL使用的网卡设置为我们正常使用的以太网卡即能成功运行，给mpirun命令添加如下参数：
-x NCCL_SOCKET_IFNAME=eno1
5、多机GPU训练脚本提示：NCCL INFO NET/Plugin : No plugin found (libnccl-net.so), using internal implementation
解决：我理解是能接入外部的网络通信实现包，如果没有使用内部实现。例如外部包AWS OFI NCCL。所以这个提示是不影响正常运行的。
6、运行某些脚本时，提示：failed to allocate 3.21G (3452305408 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
解决：提示明显时是显存申请失败，使用nvidia-smi命令查看N卡的信息，关注固有显存以及使用情况。
尝试使用config = tf.ConfigProto()控制GPU的显存使用。
config.gpu_options.allow_growth = True #设置成动态申请
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 #设置成最大使用多少比例的显存
尝试无效果的话，使用添加代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"来选择哪个GPU，也许有的GPU显存被占用，亦不能释放。可以指定一个完全空闲的GPU进行训练。
或者可以在执行命令前加CUDA_VISIBLE_DEVICES=1来指定GPU。但这种对多机情况不适用，其他机器不能同步该参数。当然也可以将这个写进~/.bashrc中，便可以了。
当整个卡都无法满足显存需求时，可以修改batch_size以适当减少显存需求。
7、多机GPU训练脚本提示：misc/ibvwrap.cc:212 NCCL WARN Call to ibv_open_device failed。
解决：IB卡的infiniband设备未找到。当我们利用MPI在IB卡做通信时，可以使用两种协议进行通信，一种是TCP，一种是infiniband协议（RDMA）。这里错误是指的是未找到infiniband协议设备，使用ibv_devices指令查看当前机器的IB卡设备。
因为我是在容器内使用的，所以在创建容器时，需要加上--cap-add=IPC_LOCK --device=/dev/infiniband参数，具体见问题19。
8、代码错误提示：RuntimeError: Global step should be created to use StepCounterHook.
解决：使用global_step = tf.train.get_or_create_global_step()生成global_step。
9、代码错误提示：RuntimeError: Run called even after should_stop requested.
解决：
10、使用docker容器，训练代码时，提示Read -1, expected 7329, errno = 1。
解决：官方文档说明这是因为权限问题，但可以忽略，不影响训练执行。
11、使用docker容器执行多机GPU训练，提示：A process or daemon was unable to complete a TCP connection to another process: Local host: fe31b0df9223 Remote host: 0f5f1d90a597 This is usually caused by a firewall on the remote host. Please check that any firewall (e.g., iptables) has been disabled and try again.
解决：有可能时网卡问题，新建Docker容器时，默认时以Bridge的模式。指定为Host模式即可。
在docker run运行命令后面加上--network host参数。
12、多卡训练时，出现如下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Mismatched ALLREDUCE CPU/GPU device selection: One rank specified device CPU, but another rank specified device GPU. [[node DistributedAdamOptimizer_Allreduce/HorovodAllreduce_gradients_dense_1_BiasAdd_grad_tuple_control_dependency_1_0 (defined at <string>:80) ]]
解决：卸载horovod，使用HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL pip install --no-cache-dir horovod安装。
13、多卡训练时，出现如下错误：
NCCL INFO Call to connect returned Connection refused, retrying
解决：新建一个docker环境，重新搭整个环境。（我试过重新安装cuda/cuDNN/NCCL等，但是没有效果）。
14、多机训练时，出现如下错误：
hvd1:60423:60555 [1] NCCL INFO NET/IB : No device found.
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO NET/Socket : Using [0]ib0:192.168.1.200<0>
hvd1:60423:60555 [1] NCCL INFO NET/Socket : Using [0]ib0:192.168.1.200<0>
hvd:27943:28074 [1] NCCL INFO Setting affinity for GPU 1 to ff00ff00
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO Setting affinity for GPU 0 to ff00ff
hvd1:60423:60555 [1] NCCL INFO Setting affinity for GPU 1 to ff00ff00
hvd1:60422:60554 [0] include/socket.h:397 NCCL WARN Connect to 192.168.1.50<49823> failed : No route to host
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO bootstrap.cc:95 -> 2
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO bootstrap.cc:308 -> 2
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO init.cc:443 -> 2
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO init.cc:732 -> 2
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO init.cc:771 -> 2
hvd1:60422:60554 [0] NCCL INFO init.cc:782 -> 2
解决：添加mpirun运行指令-x NCCL_SOCKET_IFNAME=eno1参数，由于我们IB卡没有通，这里告诉NCCL指定eno1进行通信。如果你的IB卡的RDMA通信正常，NCCL会默认使用infiniband协议进行通信。
15、安装CUDA时， 出错：gpgkeys: protocol https’ not supported
解决：apt install gnupg-curl。
16、如安装CUDA后，使用nvcc命令显示：nvcc: command not found
解决：配置CUDA环境变量。
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
17、多机训练时，出错：Unable to load libnccl-net.so : libnccl-net.so: cannot open shared object file: No such file or directory
解决：提示其实不影响训练进行，NCCL可提供给第三方开发库，但不是必须。如没有这个库，会自动选择内部实现进行通信。详细情况见Issues 162
18、docker容器下，Pytorch多卡训练报错：ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).
解决：新建容器时，添加--ipc=host参数。
19、docker容器下，欲使用IB卡的RMDA，出错：
A process failed to create a queue pair. This usually means either the device has run out of queue pairs (too many connections) or there are insufficient resources available to allocate a queue pair (out of memory). The latter can happen if either 1) insufficient memory is available, or 2) no more physical memory can be registered with the device. For more information on memory registration see the Open MPI FAQs at: http://www.open-mpi.org/faq/?category=openfabrics#ib-locked-pages Local host: laser045 Local device: qib0 Queue pair type: Reliable connected (RC)
解决：首先做分布式GPU训练，推荐使用nvidia-docker，这个命令起始就是基于英伟达的显卡配置信息上给原装的docker添加了一些配置参数。
解决本问题在于新建容器时命令如下：nvidia-docker run -it --network=host -v /mnt/share/ssh:/root/.ssh --cap-add=IPC_LOCK --device=/dev/infiniband horovod:latest。
关键参数为：--cap-add=IPC_LOCK --device=/dev/infiniband，表示关联主机上的IB卡设备。
20、RuntimeError: Global step should be created to use StepCounterHook.
解决：使用global_step = tf.train.get_or_create_global_step()生成Global_step。
21、RuntimeError: Run called even after should_stop requested.。
解决：
05 | 解决方案
1、多机GPU运行
答：将SSH连接设置成无需密码就能访问的模式即可。
同时注意可以在/ect/hosts文件中添加主机名和IP地址的映射关系。
参考 SSH login without password
2、非22端口ssh连接运行
答：不能直接使用horovodrun命令，需要使用mpirun添加相关端口参数。
参考 Run Horovod with Open MPI文章中的Custom SSH ports章节。
只能找到统一端口的配置方式，未找到不同机不同监听端口配置方式。
06 | 其他
CUDA/MPI等环境变量参考
PATH
/usr/local/mpi/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/opt/tensorrt/bin
LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda/compat/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/usr/local/lib/tensorflow
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