send¶
- paddle.distributed.stream. send ( tensor, dst=0, group=None, sync_op=True, use_calc_stream=False ) ¶
发送一个 tensor 到指定进程。
注解
该 API 只支持动态图模式。
参数¶
tensor (Tensor) - 待发送的 Tensor。支持的数据类型包括:float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
dst (int,可选) - 目标进程的 rank,传入的 tensor 将发送到该进程。默认为 0,即发送到 rank=0 的进程。
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()
local_rank = dist.get_rank()
if local_rank == 0:
data = paddle.to_tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
task = dist.stream.send(data, dst=1, sync_op=False)
else:
data = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
task = dist.stream.recv(data, src=0, sync_op=False)
task.wait()
out = data.numpy()
# [[4, 5, 6], [4, 5, 6]] (2 GPUs)