mindspore.communication.comm_func.scatter_tensor

mindspore.communication.comm_func.scatter_tensor(tensor, src=0, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)

对输入张量进行均匀散射到通信域的卡上。

说明

该接口只支持Tensor输入，且只支持均匀切分。 只有源为src的进程(全局的进程编号)才会将输入张量作为散射源。 当前支持PyNative模式，不支持Graph模式。

参数：

• tensor (Tensor) - 输入待散射的Tensor。Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。

• src (int，可选) - 表示发送源的进程编号。只有该进程会发送散射源张量。默认值：0。

• group (str，可选) - 表示通信域。默认值： GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP 。

返回：

Tensor，即 \((x_1/src\_rank, x_2, ..., x_R)\) 。 Tensor第0维等于输入数据第0维除以 src，其他维度相同。

异常：

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

• 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 。

该样例需要在多卡环境下运行。

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import scatter_tensor
>>> import numpy as np
>>> # Launch 2 processes.
>>>
>>> init()
>>> input = ms.Tensor(np.arange(8).reshape([4, 2]).astype(np.float32))
>>> out = scatter_tensor(tensor=data, src=0)
>>> print(out)
# rank_0
[[0. 1.]
[2. 3.]]
# rank_1
[[4. 5.]
[6. 7.]]