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- 易用性:

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- 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误,无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.communication.comm_func.isend

mindspore.communication.comm_func.isend(tensor, dst=0, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP, tag=0)[源代码]

异步发送张量到指定线程。

说明

Send 和 Receive 算子需组合使用,且有同一个 tag。 当前支持PyNative模式,不支持Graph模式。

参数:
  • tensor (Tensor) - 输入Tensor。Tensor的shape为 (x1,x2,...,xR)

  • dst (int,可选) - 表示发送目标的进程编号。只有目标进程会收到张量。默认值:0。

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

  • tag (int,可选) - 用于区分发送、接收消息的标签。该消息将被拥有相同 tag 的Receive接收。默认值:0。

返回:

CommHandle是一个异步工作句柄。

异常:
  • TypeError - dst不是int或group不是str。

  • ValueError - 如果该线程的rank id 大于通信组的rank size。

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2卡环境下运行。

>>> from mindspore import ops
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import isend
>>> from mindspore import Tensor
>>> import numpy as np
>>>
>>> init()
>>> input_ = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
>>> handle = isend(input_, 0)
>>> handle.wait()