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@@ -8,15 +8,24 @@ RCCL (ROCm Communication Collectives Library) 是 AMD 为 GPU 提供的标准集
 
 ## 参考链接
 
-- [RCCL 官方仓库](http://112.11.119.99:10068/dcutoolkit/deeplearing/rccl)
-- [RCCL-Tests 官方仓库](http://112.11.119.99:10068/dcutoolkit/deeplearing/rccl-tests)
+- [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_packages/
+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
@@ -30,63 +39,12 @@ rccl_packages/
 ### 1. 克隆仓库
 
 ```bash
-git clone <repository-url>
-cd rccl_packages
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/wh1225/rccl-auto-tuning.git
+cd rccl-auto-tuning
 ```
 
 ### 2. 编译 RCCL
 
-使用快速编译脚本（推荐）：
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04
-./install.sh -i -j 16
-```
-
-或手动编译：
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04
-rm -rf build
-mkdir build
-cd build
-CXX=/opt/rocm/bin/hipcc cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm/ ..
-make -j 16
-```
-
-编译选项说明：
-- `-j 16`: 使用 16 个并行编译任务
-- `-i`: 安装到系统目录 (需要 sudo)
-- `-l`: 仅为本地 GPU 架构编译
-- `-f`: 快速编译模式
-- `--static`: 编译静态库
-
-### 3. 编译 RCCL-Test
-
-```bash
-cd rccl-test
-make MPI=1 MPI_HOME=/path/to/mpi
-```
-
-编译完成后，测试程序会生成在 `rccl-test/build/` 目录下，包括：
-- `all_reduce_perf`
-- `all_gather_perf`
-- `broadcast_perf`
-- `reduce_scatter_perf`
-- 等其他通信原语测试程序
-
-### 4. 启用 Peer-to-Peer 传输
-
-对于 PCIe 连接的 GPU，需要设置环境变量：
-
-```bash
-export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
-```
-
-此设置需要 GPU 支持 peer-to-peer 访问和正确的 Large BAR 地址支持。
-
-### 1. 编译 RCCL
-
 ```bash
 cd rccl-dtk-25.04
 rm -rf build
@@ -96,7 +54,7 @@ CXX=hipcc cmake ..
 make -j
 ```
 
-### 2. 编译 RCCL-Test
+### 3. 编译 RCCL-Test
 
 ```bash
 cd rccl-test
@@ -109,7 +67,7 @@ make MPI=1
 
 ### 1. 配置主机列表
 
-编辑 `rccl-test-sh_wh/hosts` 文件，添加你的计算节点：
+编辑 `scripts/hosts` 文件，添加你的计算节点：
 
 ```
 node1
@@ -117,150 +75,15 @@ node2
 node3
 ```
 
-### 2. 配置拓扑文件（可选）
-
-根据你的硬件拓扑修改 `rccl-test-sh_wh/topo-input.xml`。
-
-### 3. 运行自动调优
+### 2. 运行自动调优
 
 ```bash
-cd rccl-test-sh_wh
-./run.sh hosts 100
+cd scripts
+./run.sh hosts 1
 ```
 
-参数说明：
-- `hosts`: 主机列表文件
-- `100`: 迭代次数（可选）
-
-### 4. 脚本执行流程
-
-1. **性能测试**: 对每个 nRanks 配置，测试 Default、TREE+LL、TREE+SIMPLE、RING+LL、RING+SIMPLE 五种组合
-2. **数据分析**: `panduan.py` 分析测试结果，找出性能提升超过 3.5% 的配置
-3. **代码修改**: `parse_qz_and_modify_tuning.py` 自动修改 `rccl-dtk-25.04/src/graph/tuning.cc`
-4. **重新编译**: 自动重新编译 RCCL 库
-5. **循环优化**: 对不同的 nRanks（进程数）重复上述步骤
-
 ## 输出文件
 
-- `shuju.txt`: 性能测试数据
+- `shuju.txt`: 原始性能测试数据
 - `qz.txt`: 性能分析结果和优化建议
 
-## 核心脚本说明
-
-### run.sh
-## 运行 RCCL 单元测试（可选）
-
-RCCL 包含基于 Google Test 的单元测试：
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04/build/test
-# 运行所有测试
-./rccl-UnitTests
-## 高级功能
-
-### NPKit 性能分析
-
-RCCL 集成了 [NPKit](https://github.com/microsoft/npkit) 性能分析框架，可以收集细粒度的跟踪事件。
-
-编译启用 NPKit：
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04/build
-CXX=hipcc cmake -DNPKIT_FLAGS="-DENABLE_NPKIT -DENABLE_NPKIT_EVENT_TIME_SYNC_CPU" ..
-make -j
-```
-
-运行时启用 NPKit：
-```bash
-export NPKIT_DUMP_DIR=/path/to/dump/directory
-# 运行你的 RCCL 程序
-```
-
-分析 NPKit 结果：
-```bash
-python3 npkit_trace_generator.py --npkit_dump_dir /path/to/dump/directory
-```
-
-### 自定义安装路径
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04/build
-CXX=hipcc cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm/ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/custom/path ..
-make -j
-make install
-```
-
-### 构建静态库
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04
-./install.sh --static -j 16
-```
-
-## 文档
-
-### 在线文档
-- [RCCL 官方文档](https://rocm.docs.amd.com/projects/rccl/en/latest/)
-
-### 本地构建文档
-
-```bash
-cd rccl-dtk-25.04/docs
-pip3 install -r sphinx/requirements.txt
-python3 -m sphinx -T -E -b html -d _build/doctrees -D language=en . _build/html
-```
-
-生成的文档位于 `_build/html/index.html`。
-
-## 许可证
-
-请参考各子项目的许可证文件：
-- RCCL: `rccl-dtk-25.04/LICENSE.txt`
-- RCCL-Test: `rccl-test/LICENSE.txt`
-
-原始 RCCL 代码版权归 NVIDIA CORPORATION (2015-2022) 所有。
-AMD 修改部分版权归 Advanced Micro Devices, Inc. (2019-2022) 所有。
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-## 贡献
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-欢迎提交 Issue 和 Pull Request。
-
-## 相关资源
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-- [ROCm 官方网站](https://www.amd.com/en/graphics/servers-solutions-rocm)
-- [RCCL GitHub](https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/rccl)
-- [RCCL-Tests GitHub](https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/rccl-tests)
-- [NPKit 性能分析工具](https://github.com/microsoft/npkit)
-- `UT_DATATYPES`: 数据类型 (ncclFloat16, ncclFloat32, ncclBfloat16 等)
-- `UT_REDOPS`: 归约操作 (sum, prod, min, max 等)
-- `UT_COLLS`: 通信原语 (AllReduce, AllGather, Broadcast 等)
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-## 性能优化原理
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-### 算法类型
-- **RING**: 环形算法，适合大数据量传输
-- **TREE**: 树形算法，适合小数据量和低延迟场景
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-### 协议类型
-- **SIMPLE**: 简单协议，适合大数据量
-- **LL (Low Latency)**: 低延迟协议，适合小数据量（通常 < 512KB）
-- **LL128**: LL 协议的 128 位变体
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-### 自动调优策略
-1. 测试所有算法和协议组合
-2. 对比 Default 配置的性能
-3. 识别性能提升超过 3.5% 的配置
-4. 根据数据大小范围自动调整优化区间
-5. 修改 `tuning.cc` 中的执行时间估算逻辑
-6. 重新编译应用优化
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-## 贡献
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-欢迎提交 Issue 和 Pull Request。