reduce_scatter

paddle.distributed.stream. reduce_scatter ( tensor, tensor_or_tensor_list, op=ReduceOp.SUM, group=None, sync_op=True, use_calc_stream=False )

规约一组 tensor，随后将规约结果分发到每个进程。

参见 paddle.distributed.reduce_scatter。

注解

该 API 只支持动态图模式。

参数

  • tensor (Tensor) – 用于接收数据的 tensor，数据类型必须与输入保持一致。

  • tensor_or_tensor_list (Tensor|List[Tensor]) - 输入的数据，可以是一个 tensor 或 tensor 列表。若为 tensor，该 tensor 的大小必须与所有用于接收数据的 tensor 沿 dim[0] 拼接后的大小相同。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。

  • op (ReduceOp.SUM|ReduceOp.MAX|ReduceOp.MIN|ReduceOp.PROD|ReduceOp.AVG，可选) - 归约的操作类型，包括求和、取最大值、取最小值、求乘积和求平均值。默认为求和。

  • 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()
>>> if dist.get_rank() == 0:
...     data1 = paddle.to_tensor([0, 1])
...     data2 = paddle.to_tensor([2, 3])
>>> else:
...     data1 = paddle.to_tensor([4, 5])
...     data2 = paddle.to_tensor([6, 7])
>>> dist.stream.reduce_scatter(data1, [data1, data2])
>>> out = data1.numpy()
>>> print(out)
>>> # [4, 6]  (2 GPUs, out for rank 0)
>>> # [8, 10] (2 GPUs, out for rank 1)