mindspore.communication.comm_func.reduce

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mindspore.communication.comm_func.reduce(tensor, dst, op=ReduceOp.SUM, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)[源代码]

规约指定通信组中的张量，并将规约结果发送到目标为dst的进程(全局的进程编号)中，返回发送到目标进程的张量。

说明

只有目标为dst的进程(全局的进程编号)才会收到规约操作后的输出。 当前支持PyNative模式，不支持Graph模式。 其他进程只得到一个形状为[1]的张量，且该张量没有数学意义。

参数：

  • tensor (Tensor) - 输入待规约的Tensor，Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。

  • dst (int) - 指定接收输出的目标进程编号，只有该进程会接收规约操作后的输出结果。

  • op (str, 可选) - 规约的具体操作。如 "sum" 、 "prod" 、 "max" 、和 "min" 。默认值： ReduceOp.SUM 。

  • group (str，可选) - 工作的通信组，默认值： GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP （即Ascend平台为 "hccl_world_group" ，GPU平台为 "nccl_world_group" ）。

返回：

Tensor，数据类型与输入的 tensor 一致，shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\)。

异常：

  • TypeError - 首个输入的数据类型不为Tensor，op 和 group 不是字符串。

  • RuntimeError - 如果目标设备无效，或者后端无效，或者分布式初始化失败。

支持平台：

Ascend

样例：

说明

运行以下样例之前，需要配置好通信环境变量。

针对Ascend/GPU/CPU设备，推荐使用msrun启动方式，无第三方以及配置文件依赖。详见 msrun启动 。

该样例需要在4卡环境下运行。

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> import mindspore.communication as comm
>>>
>>> # Launch 4 processes.
>>> comm.init()
>>> dest_rank=1
>>> input_tensor = ms.Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
>>> output = comm.comm_func.reduce(input_tensor)
>>> print(output)
Process with rank 1: [[4. 4. 4. 4. 4. 4. 4. 4.]
[4. 4. 4. 4. 4. 4. 4. 4.]],
Other proesses: [0.].