all_gather

paddle.distributed.stream. all_gather ( tensor_or_tensor_list, tensor, group=None, sync_op=True, use_calc_stream=False )

聚合进程组内的指定 tensor，随后将聚合结果发送到每个进程。

参见 paddle.distributed.all_gather。

注解

该 API 只支持动态图模式。

参数

  • tensor_or_tensor_list (Tensor|List[Tensor]) - 用于保存聚合结果。若为 tensor，该 tensor 的大小必须与所有待聚合的 tensor 沿 dim[0] 拼接后的大小相同。若为 tensor 列表，其中每个 tensor 的数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。

  • 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。

  • 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

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

>>> dist.init_parallel_env()
>>> local_rank = dist.get_rank()
>>> tensor_list = []
>>> if local_rank == 0:
...     data = paddle.to_tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
>>> else:
...     data = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
>>> task = dist.stream.all_gather(tensor_list, data, sync_op=False)
>>> task.wait()
>>> print(tensor_list)
[[[4, 5, 6], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]] (2 GPUs)