scatter

paddle.distributed. scatter ( tensor, tensor_list=None, src=0, group=None, sync_op=True ) [源代码]

将一组来自指定进程的 tensor 分发到每个进程。

如下图所示，4 个 GPU 分别开启 1 个进程，将分发 rank=0 的进程拥有的数据。 分发操作后，rank=0 的进程拥有的数据被平均分配到每个进程上。

scatter

参数

  • tensor (Tensor) - 用于接收数据的 tensor，数据类型必须与输入的 tensor 列表保持一致。

  • tensor_list (List[Tensor]，可选) - 将被分发的 tensor 列表。默认为 None。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。

  • src (int，可选) - 目标进程的 rank，该进程的 tensor 列表将被分发到其他进程中。默认为 0，即分发 rank=0 的进程上的 tensor 列表。

  • 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

动态图模式下，若为同步操作，无返回值；若为异步操作，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。

静态图模式下，无返回值。

代码示例

>>> import paddle
>>> import paddle.distributed as dist

>>> dist.init_parallel_env()
>>> if dist.get_rank() == 0:
...     data1 = paddle.to_tensor([7, 8, 9])
...     data2 = paddle.to_tensor([10, 11, 12])
...     dist.scatter(data1, src=1)
>>> else:
...     data1 = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
...     data2 = paddle.to_tensor([4, 5, 6])
...     dist.scatter(data1, tensor_list=[data1, data2], src=1)
>>> print(data1, data2)
>>> # [1, 2, 3] [10, 11, 12] (2 GPUs, out for rank 0)
>>> # [4, 5, 6] [4, 5, 6] (2 GPUs, out for rank 1)