alltoall¶

paddle.distributed.stream. alltoall ( out_tensor_or_tensor_list, in_tensor_or_tensor_list, group=None, sync_op=True, use_calc_stream=False ) ¶

将一个或一组 tensor 分发到每个进程，随后在每个进程上聚合分发结果。

注解

该 API 只支持动态图模式。

参数¶

out_tensor_or_tensor_list (Tensor|List[Tensor]) - 用于保存操作结果。若输入数据为 tensor，该参数必须为 tensor，且大小与所有输入的 tensor 沿 dim[0] 拼接后的大小相同。若输入数据为 tensor 列表，该参数必须为 tensor 列表，其中每个 tensor 的数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。

in_tensor_or_tensor_list (Tensor|List[Tensor]) - 输入的数据，可以是一个 tensor 或 tensor 列表。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。

group (Group，可选) - 执行该操作的进程组实例（通过 new_group 创建）。默认为 None，即使用全局默认进程组。

sync_op (bool，可选) - 该操作是否为同步操作。默认为 True，即同步操作。

use_calc_stream (bool，可选) - 该操作是否在计算流上进行。默认为 False，即不在计算流上进行。该参数旨在提高同步操作的性能，请确保在充分了解其含义的情况下调整该参数的值。

返回¶

Task。通过 Task，可以查看异步操作的执行状态以及等待异步操作的结果。

代码示例¶

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

dist.init_parallel_env()
out_tensor_list = []
if dist.get_rank() == 0:
    data1 = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    data2 = paddle.to_tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
else:
    data1 = paddle.to_tensor([[13, 14, 15], [16, 17, 18]])
    data2 = paddle.to_tensor([[19, 20, 21], [22, 23, 24]])
task = dist.stream.alltoall(out_tensor_list, [data1, data2], sync_op=False)
task.wait()
print(out_tensor_list)
# [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[13, 14, 15], [16, 17, 18]]]    (2 GPUs, out for rank 0)
# [[[7, 8, 9], [10, 11, 12]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24]]] (2 GPUs, out for rank 1)

         