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-# RCCL Auto-Tuning
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-自动化 RCCL 性能调优工具，通过测试不同算法和协议组合，自动选择最优配置并修改 RCCL 源码。
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-## 简介
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-RCCL (ROCm Communication Collectives Library) 是 AMD 为 GPU 提供的标准集合通信库，实现了 all-reduce、all-gather、reduce、broadcast、reduce-scatter、gather、scatter 和 all-to-all 等通信原语。本项目通过自动化测试和性能分析，为特定硬件配置和通信模式找到最优的算法和协议组合，并自动修改 RCCL 源码以应用这些优化。
-
-## 参考链接
-
-- [RCCL-DTK-25.04 官方仓库](http://112.11.119.99:10068/dcutoolkit/deeplearing/rccl)
-- [RCCL-Tests 官方仓库](https://github.com/ROCm/rccl-tests)
-- [RCCL 官方文档](https://rocm.docs.amd.com/projects/rccl/en/latest/)
-
-## 项目结构
-
-```
-rccl-auto-tuning/
-├── rccl-dtk-25.04/          # RCCL 通信库源代码
-├── rccl-test/               # RCCL 性能测试程序
-└── scripts/                 # 自动化调优脚本
-    ├── run.sh               # 主运行脚本
-    ├── single_process.sh    # 单进程执行脚本
-    ├── panduan.py           # 性能分析脚本
-    ├── parse_qz_and_modify_tuning.py  # 自动修改 tuning.cc
-    ├── hosts                # 主机列表配置
-    └── topo-input.xml       # 拓扑配置文件
-```
-## 环境要求
-
-### 硬件要求
-- ROCm 支持的 AMD GPU
-- 支持 PCIe、xGMI 或 InfiniBand 互连的多 GPU 系统
-
-### 软件要求
-- ROCm 软件栈 (包含 HIP runtime 和 HIP-Clang)
-## 快速开始
-
-### 1. 克隆仓库
-
-```bash
-git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/wh1225/rccl-auto-tuning.git
-cd rccl-auto-tuning
-```
-
-### 2. 编译 RCCL
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04
-rm -rf build
-mkdir build
-cd build
-CXX=hipcc cmake ..
-make -j
-```
-
-### 3. 编译 RCCL-Test
-
-```bash
-cd rccl-test
-make MPI=1
-```
-
-编译完成后，测试程序会生成在 `rccl-test/build/` 目录下。
-
-## 使用方法
-
-### 1. 配置主机列表
-
-编辑 `scripts/hosts` 文件，添加你的计算节点：
-
-```
-node1
-node2
-node3
-```
-
-### 2. 运行自动调优
-
-```bash
-cd scripts
-./run.sh hosts 1
-```
-
-## 输出文件
-
-- `shuju.txt`: 原始性能测试数据
-- `qz.txt`: 性能分析结果和优化建议
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+# RCCL Auto-Tuning
+
+自动化 RCCL 性能调优工具，通过测试不同算法和协议组合，自动选择最优配置并修改 RCCL 源码。
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+## 简介
+
+RCCL (ROCm Communication Collectives Library) 是 AMD 为 GPU 提供的标准集合通信库，实现了 all-reduce、all-gather、reduce、broadcast、reduce-scatter、gather、scatter 和 all-to-all 等通信原语。本项目通过自动化测试和性能分析，为特定硬件配置和通信模式找到最优的算法和协议组合，并自动修改 RCCL 源码以应用这些优化。
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+## 参考链接
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+- [RCCL-DTK-25.04 官方仓库](http://112.11.119.99:10068/dcutoolkit/deeplearing/rccl)
+- [RCCL-Tests 官方仓库](https://github.com/ROCm/rccl-tests)
+- [RCCL 官方文档](https://rocm.docs.amd.com/projects/rccl/en/latest/)
+
+## 项目结构
+
+```
+rccl-auto-tuning/
+├── rccl-dtk-25.04/          # RCCL 通信库源代码
+├── rccl-test/               # RCCL 性能测试程序
+└── scripts/                 # 自动化调优脚本
+    ├── run.sh               # 主运行脚本
+    ├── single_process.sh    # 单进程执行脚本
+    ├── panduan.py           # 性能分析脚本
+    ├── parse_qz_and_modify_tuning.py  # 自动修改 tuning.cc
+    ├── hosts                # 主机列表配置
+    └── topo-input.xml       # 拓扑配置文件
+    └── shuju.txt            # 测试数据集结果
+    └── qz.txt               # 记录可优化数据
+```
+## 环境要求
+
+### 硬件要求
+- ROCm 支持的 AMD GPU
+- 支持 PCIe、xGMI 或 InfiniBand 互连的多 GPU 系统
+
+### 软件要求
+- ROCm 软件栈 (包含 HIP runtime 和 HIP-Clang)
+## 快速开始
+
+### 1. 克隆仓库
+
+```bash
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/wh1225/rccl-auto-tuning.git
+cd rccl-auto-tuning
+```
+
+### 2. 编译 RCCL
+
+```bash
+cd rccl-dtk-25.04
+rm -rf build
+mkdir build
+cd build
+CXX=hipcc cmake ..
+make -j
+```
+
+### 3. 编译 RCCL-Test
+
+```bash
+cd rccl-test
+make MPI=1
+```
+
+编译完成后，测试程序会生成在 `rccl-test/build/` 目录下。
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+## 使用方法
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+### 1. 配置主机列表
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+编辑 `scripts/hosts` 文件，添加你的计算节点：
+
+```
+node1
+node2
+node3
+```
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+### 2. 运行自动调优
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+```bash
+cd scripts
+./run.sh hosts 1
+```
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+## 输出文件
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+- `shuju.txt`: 原始性能测试数据
+- `qz.txt`: 性能分析结果和优化建议
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