all_gather

paddle.distributed. all_gather ( tensor_list, tensor, group=0 ) [源代码]

进程组内所有进程的指定 tensor 进行聚合操作，并返回给所有进程聚合的结果。 如下图所示，4 个 GPU 分别开启 4 个进程，每张卡上的数据用卡号代表， 经过 all_gather 算子后，每张卡都会拥有所有卡的数据。

all_gather

参数

  • tensor_list (list) - 操作的输出 Tensor 列表。列表中的每个元素均为 Tensor，每个 Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、complex64、complex128。

  • tensor (Tensor) - 操作的输入 Tensor。Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、complex64、complex128。

  • group (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。

返回

无

代码示例

# required: distributed
import paddle
import paddle.distributed as dist

dist.init_parallel_env()
tensor_list = []
if dist.get_rank() == 0:
    data = paddle.to_tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
else:
    data = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
dist.all_gather(tensor_list, data)
print(tensor_list)
# [[[4, 5, 6], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]] (2 GPUs)