# MindSpore分布式算子支持
[](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.8/docs/mindspore/source_zh_cn/note/operator_list_parallel.md)
## 分布式算子
| 操作名 | 约束 |
| :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [mindspore.ops.Abs](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Abs.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ACos](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ACos.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Acosh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Acosh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Add](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Add.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ApproximateEqual](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ApproximateEqual.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ArgMaxWithValue](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ArgMaxWithValue.html) | 输入在轴（axis）的维度进行切分时，分布式结果可能会和单机不一致 |
| [mindspore.ops.ArgMinWithValue](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ArgMinWithValue.html) | 输入在轴（axis）的维度进行切分时，分布式结果可能会和单机不一致 |
| [mindspore.ops.Asin](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Asin.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Asinh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Asinh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Assign](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Assign.html) | 无 |
| [mindspore.ops.AssignAdd](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.AssignAdd.html) | 无 |
| [mindspore.ops.AssignSub](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.AssignSub.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Atan](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Atan.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Atan2](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Atan2.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Atanh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Atanh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.AvgPool](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.AvgPool.html) | 1. 数据格式只支持‘NCHW’；
2. 输出的H/W维的shape必须能被输入的H/W维的切分策略整除；
3. 如果切分H/W：
1) 当kernel_size <= stride时，输入切片大小需能被stride整除；
2) 不支持kernel_size > stride；
4. 在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.BatchMatMul](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BatchMatMul.html) | 不支持`transpose_a=True` |
| [mindspore.ops.BatchNorm](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BatchNorm.html) | 不支持GPU |
| [mindspore.ops.BesselI0e](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BesselI0e.html) | 无 |
| [mindspore.ops.BesselI1e](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BesselI1e.html) | 无 |
| [mindspore.ops.BiasAdd](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BiasAdd.html) | 无 |
| [mindspore.ops.BoundingBoxEncode](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BoundingBoxEncode.html) | 1. 支持对输入（anchor_box）和输入（groundtruth_box）的第1维进行切分；
2. 输入（anchor_box）和输入（groundtruth_box）的切分策略必须一致 |
| [mindspore.ops.BroadcastTo](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.BroadcastTo.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Cast](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Cast.html) | Auto Parallel和Semi Auto Parallel模式下，配置策略不生效 |
| [mindspore.ops.Ceil](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Ceil.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Concat](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Concat.html) | 输入（input_x）在轴（axis）所对应的维度不能切分，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.Conv2D](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Conv2D.html) | 1. 数据格式只支持‘NCHW’；
2. 如果涉及相邻节点数据交换，只支持Ascend；
3. 当group的值不为1时，不支持切分C-in/C-out；
4. weight的后两维不支持切分；
5. 输出的H/W维的shape必须能被输入的H/W维的切分策略整除；
6. valid模式下：如果切分H/W：
1) 当kernel_size <= stride时（其中kernel_size=dilation * (kernel_size - 1) + 1，下同），输入切片大小需能被stride整除；
2) 不支持kernel_size > stride；
7. same/pad模式下：如果切分H/W：
1) （包含pad的输入总长度 - kernel_size）需能被stride整除；
2)（ 输出总长度*stride - 输入总长度）需能被切分策略整除：
3）相邻卡间发送接收的数据长度需大于等于0且小于等于切片大小； |
| [mindspore.ops.Conv2DBackpropInput](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Conv2DBackpropInput.html) | 1. 数据格式只支持‘NCHW’；
2. 如果涉及相邻节点数据交换，只支持Ascend；
3. 当group的值不为1时，不支持切分C-in/C-out；
4. weight的后两维不支持切分；
5. 输出的H/W维的shape必须能被输入的H/W维的切分策略整除；
6. valid模式下：不支持切分H/W维；
7. same/pad模式下：相邻卡间发送接收的数据长度需大于等于0且小于等于切片大小。 |
| [mindspore.ops.Cos](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Cos.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Cosh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Cosh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.CropAndResize](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.CropAndResize.html) | 1. 不支持对输入（x）的H/W维和输入（boxes）的第2维进行切分；
2. 输入（boxes）和输入（box_index）第1维的切分策略必须一致 |
| [mindspore.ops.Div](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Div.html) | 无 |
| [mindspore.ops.DivNoNan](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.DivNoNan.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Dropout](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Dropout.html) | 无 |
| [mindspore.ops.DropoutDoMask](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.DropoutDoMask.html) | 需和`DropoutGenMask`联合使用 |
| [mindspore.ops.DropoutGenMask](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.DropoutGenMask.html) | 需和`DropoutDoMask`联合使用，不支持配置切分策略 |
| [mindspore.ops.Elu](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Elu.html) | 无 |
| [mindspore.ops.EmbeddingLookup](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.EmbeddingLookup.html) | 同Gather |
| [mindspore.ops.Equal](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Equal.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Erf](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Erf.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Erfc](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Erfc.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Exp](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Exp.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ExpandDims](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ExpandDims.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Expm1](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Expm1.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Floor](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Floor.html) | 无 |
| [mindspore.ops.FloorDiv](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.FloorDiv.html) | 无 |
| [mindspore.ops.FloorMod](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.FloorMod.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Gather](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Gather.html) | 仅支持1维和2维的input_params，并且input_params的最后一维要32字节对齐（出于性能考虑）；不支持标量input_indices；参数在轴（axis）所在维度切分时，不支持重复计算；不支持input_indices和input_params同时进行切分；在均匀切分，axis=0且参数在轴（axis）所在维度切分时，支持配置输出切分策略，合法的输出切分策略为(index_strategy, param_strategy[1:]) 或 ((index_strategy[0]*param_strategy[0], index_strategy[1:]), param_strategy[1:]) |
| [mindspore.ops.GatherD](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.GatherD.html) | dim所对应的维度不能切分；在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.GatherNd](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.GatherNd.html) | 第一个输入不能切分，第二个输入的最后一维不能切分；在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.GeLU](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.GeLU.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Greater](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Greater.html) | 无 |
| [mindspore.ops.GreaterEqual](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.GreaterEqual.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Inv](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Inv.html) | 无 |
| [mindspore.ops.IOU](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.IOU.html) | 支持对输入（anchor_boxes）和输入（gt_boxes）的第1维切分 |
| [mindspore.ops.L2Normalize](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.L2Normalize.html) | 输入（input_x）在轴（axis）对应的维度不能切，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.Less](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Less.html) | 无 |
| [mindspore.ops.LessEqual](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.LessEqual.html) | 无 |
| [mindspore.ops.LogicalAnd](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.LogicalAnd.html) | 无 |
| [mindspore.ops.LogicalNot](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.LogicalNot.html) | 无 |
| [mindspore.ops.LogicalOr](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.LogicalOr.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Log](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Log.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Log1p](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Log1p.html) | 无 |
| [mindspore.ops.LogSoftmax](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.LogSoftmax.html) | 输入（logits）在轴（axis）对应的维度不可切分，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.MatMul](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.MatMul.html) | 1. 不支持`transpose_a=True`；
2. 当`transpose_b=True`时，输入的切分策略需是 ((A, B), (C, B)) 的形式
3. 当`transpose_b=False`时，输入的切分策略需是 ((A, B), (B, C)) 的形式；
4. 支持设置输出切分策略，合法的输出切分策略为 ((A, C),) 或 ((A * B, C),) 。 |
| [mindspore.ops.Maximum](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Maximum.html) | 无 |
| [mindspore.ops.MaxPool](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.MaxPool.html) | 1. 数据格式只支持‘NCHW’；
2. 输出的H/W维的shape必须能被输入的H/W维的切分策略整除；
3. 如果切分H/W：
1) 当kernel_size <= stride时，输入切片大小需能被stride整除；
2) 不支持kernel_size > stride；
4. 在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.Minimum](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Minimum.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Mod](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Mod.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Mul](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Mul.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Neg](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Neg.html) | 无 |
| [mindspore.ops.NotEqual](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.NotEqual.html) | 无 |
| [mindspore.ops.OneHot](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.OneHot.html) | 仅支持输入（indices）是1维的Tensor，切分策略要配置输出的切分策略，以及第1和第2个输入的切分策略 |
| [mindspore.ops.OnesLike](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.OnesLike.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Pow](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Pow.html) | 无 |
| [mindspore.ops.PReLU](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.PReLU.html) | weight的shape在非[1]的情况下，输入（input_x）的Channel维要和weight的切分方式一致 |
| [mindspore.ops.RandomChoiceWithMask](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.RandomChoiceWithMask.html) | 1. 不支持切分，仅支持全1策略；
2. 分布式逻辑仅支持GPU平台 |
| [mindspore.ops.RealDiv](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.RealDiv.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Reciprocal](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Reciprocal.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ReduceMax](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMax.html) | 输入在轴（axis）的维度进行切分时，分布式结果可能会和单机不一致 |
| [mindspore.ops.ReduceMin](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMin.html) | 输入在轴（axis）的维度进行切分时，分布式结果可能会和单机不一致 |
| [mindspore.ops.ReduceSum](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceSum.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ReduceMean](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMean.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ReLU](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReLU.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ReLU6](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReLU6.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ReLUV2](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ReLUV2.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Reshape](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Reshape.html) | 不支持配置切分策略，并且，在自动并行模式下，当reshape算子后接有多个算子，不允许对这些算子配置不同的切分策略 |
| [mindspore.ops.ResizeBilinear](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeBilinear.html) | 在GPU平台下，不支持H/W维切分；在Ascend平台下，不支持H维切分，且W维的输出shape要能被切分数整除。 |
| [mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor.html) | 在`align_corners=True`时只支持切分第一维和第二维 |
| [mindspore.ops.ROIAlign](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ROIAlign.html) | 不支持对输入（features）的H/W维和输入（rois）的第2维进行切分 |
| [mindspore.ops.Round](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Round.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Rsqrt](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Rsqrt.html) | 无 |
| [mindspore.ops.ScatterUpdate](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ScatterUpdate.html) | 第一个输入的第一维不能切分，第二个输入不能切分，第三个输入的前n维（n为第二个输入的维度）不能切分；在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.Select](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Select.html) | 在auto_parallel模式下，不支持双递归算法。 |
| [mindspore.ops.Sigmoid](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sigmoid.html) | 无 |
| [mindspore.ops.SigmoidCrossEntropyWithLogits](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.SigmoidCrossEntropyWithLogits.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Sign](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sign.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Sin](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sin.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Sinh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sinh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Softmax](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Softmax.html) | 输入（logits）在轴（axis）对应的维度不可切分，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.SoftmaxCrossEntropyWithLogits](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.SoftmaxCrossEntropyWithLogits.html) | 输入（logits、labels）的最后一维不能切分；有两个输出，正向的loss只支持取[0] |
| [mindspore.ops.Softplus](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Softplus.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Softsign](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Softsign.html) | 无 |
| [mindspore.ops.SparseGatherV2](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.SparseGatherV2.html) | 同Gather |
| [mindspore.ops.Split](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Split.html) | 轴（axis）所对应的维度不能切分，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.Sqrt](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sqrt.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Square](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Square.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Squeeze](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Squeeze.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Stack](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Stack.html) | 无 |
| [mindspore.ops.StridedSlice](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.StridedSlice.html) | 仅支持值为全0的mask；需要切分的维度必须全部提取；输入在strides不为1对应的维度不支持切分 |
| [mindspore.ops.Slice](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Slice.html) | 需要切分的维度必须全部提取 |
| [mindspore.ops.Sub](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Sub.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Tan](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Tan.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Tanh](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Tanh.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Tile](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Tile.html) | 仅支持对multiples配置切分策略 |
| [mindspore.ops.TopK](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.TopK.html) | 最后一维不支持切分，切分后，在数学逻辑上和单机不等价 |
| [mindspore.ops.Transpose](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Transpose.html) | 无 |
| [mindspore.ops.Unique](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.Unique.html) | 只支持重复计算的策略(1,) |
| [mindspore.ops.UnsortedSegmentSum](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.UnsortedSegmentSum.html) | 输入input_x和segment_ids的切分配置必须在segment_ids的维度上保持一致 |
| [mindspore.ops.UnsortedSegmentMin](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.UnsortedSegmentMin.html) | 输入input_x和segment_ids的切分配置必须在segment_ids的维度上保持一致。注意：在segment id为空时，输出向量的对应位置会填充为输入类型的最大值。需要用户进行掩码处理，将最大值转换成0。否则容易造成数值溢出，导致通信算子上溢错误，从而引发Run Task Error |
| [mindspore.ops.UnsortedSegmentMax](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.UnsortedSegmentMax.html) | 输入input_x和segment_ids的切分配置必须在segment_ids的维度上保持一致。注意：在segment id为空时，输出向量的对应位置会填充为输入类型的最小值。需要用户进行掩码处理，将最小值转换成0。否则容易造成数值溢出，导致通信算子上溢错误，从而引发Run Task Error |
| [mindspore.ops.ZerosLike](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/ops/mindspore.ops.ZerosLike.html) | 无 |
> 重复计算是指，机器没有用满，比如：集群有8张卡跑分布式训练，切分策略只对输入切成了4份。这种情况下会发生重复计算。