比较与torch.distributed.all_gather的功能差异
torch.distributed.all_gather
torch.distributed.all_gather(
tensor_list,
tensor,
group=None,
async_op=False
)
更多内容详见torch.distributed.all_gather。
mindspore.ops.AllGather
class mindspore.ops.AllGather(group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)(input_x)
更多内容详见mindspore.ops.AllGather。
使用方式
PyTorch：该接口输入当前进程广播的tensor、通信域group及异步操作标志async_op，进行AllGather操作后输出tensor_list，类型为list[Tensor]，长度为通信域中设备数量N。当async_op=True时，返回异步work句柄，否则返回为空。
MindSpore：该接口输入tensor input_x，输出tensor，第一维为通信域中设备数量N，其余维度与输入tensor一致，而不是像PyTorch对应接口输出list[Tensor]。当前该接口不支持async_op的配置。
分类 |
子类 |
PyTorch |
MindSpore |
差异 |
|---|---|---|---|---|
参数 |
参数1 |
tensor_list |
- |
PyTorch：进行AllGather操作后的输出，MindSpore无此参数 |
参数2 |
tensor |
- |
PyTorch：当前进程广播的tensor，MindSpore无此参数 |
|
参数3 |
group |
group |
- |
|
参数4 |
async_op |
- |
PyTorch：异步操作标志，MindSpore无此参数 |
|
输入 |
单输入 |
- |
input_x |
PyTorch：不适用，MindSpore：AllGather算子的输入Tensor |