all_gather

paddle.distributed. all_gather ( tensor_list, tensor, group=None, sync_op=True ) [源代码]

组聚合，聚合进程组内的指定 tensor，随后将聚合后的 tensor 列表发送到每个进程。

如下图所示，4 个 GPU 分别开启 1 个进程，进程拥有的数据用其在组内的 rank 表示。 聚合操作后，每个进程都会得到所有进程拥有的数据。

all_gather

参数

  • tensor_list (List[Tensor]) - 用于保存聚合结果的 tensor 列表。若不为空，其中每个 tensor 的数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。

  • tensor (Tensor) - 待聚合的 tensor。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16、complex64、complex128。

  • 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。

返回

无返回值。

代码示例

>>> 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)