mindspore.communication.comm_func.all_gather_into_tensor

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mindspore.communication.comm_func.all_gather_into_tensor(tensor, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)[源代码]

汇聚指定的通信组中的Tensor,并返回汇聚后的张量。

说明

  • 集合中所有进程的Tensor必须具有相同的shape和格式。

参数:
  • tensor (Tensor) - 输入待汇聚操作的Tensor,Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\)

  • 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,如果组中的device数量为N,则输出的shape为 \((N, x_1, x_2, ..., x_R)\)

异常:
  • TypeError - 首个输入的数据类型不为Tensor,group 不是str。

  • ValueError - 调用进程的rank id大于本通信组的rank大小。

  • 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 GPU

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2卡环境下运行。

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import ops
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import all_gather_into_tensor
>>> from mindspore import Tensor
>>>
>>> ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
>>> init()
>>> input_tensor = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
>>> output = all_gather_into_tensor(input_tensor)
>>> print(output)
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]