32 lines
1.6 KiB
ReStructuredText
32 lines
1.6 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.AlltoAllV
|
||
=======================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.ops.AlltoAllV(group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP, block_size=1)
|
||
|
||
相对AlltoAll来说，AlltoAllV算子支持不等分的切分和聚合。
|
||
|
||
.. note::
|
||
只支持一维的输入，使用该接口前需要将输入数据展开成一维。
|
||
|
||
参数：
|
||
- **group** (str，可选) - AlltoAll的通信域。默认值： ``GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP`` ，Ascend平台表示为 ``"hccl_world_group"`` 。
|
||
- **block_size** (int，可选) - 通过 `send_numel_list` 和 `recv_numel_list` 切分和聚合数据量的基本单位。默认值： ``1`` 。
|
||
|
||
输入：
|
||
- **input_x** (Tensor) - 一维待分发的张量, shape为 :math:`(x_1)`。
|
||
- **send_numel_list** (Union[tuple[int], list[int], Tensor]) - 分发给每张卡的数据量。实际分发数据量为 :math:`(send\_numel\_list * block\_size * input\_x.dtype)` 。
|
||
- **recv_numel_list** (Union[tuple[int], list[int], Tensor]) - 从每张卡聚合的数据量。实际聚合数据量为 :math:`(send\_numel\_list * block\_size * input\_x.dtype)` 。
|
||
|
||
输出：
|
||
Tensor，从每张卡上聚合的一维数据结果。如果结果为空，则返回空张量，且张量数值无意义。
|
||
|
||
样例：
|
||
|
||
.. note::
|
||
.. include:: mindspore.ops.comm_note.rst
|
||
|
||
该样例需要在2卡环境下运行。
|
||
|
||
教程样例：
|
||
- `分布式集合通信原语 - AlltoAllV
|
||
<https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/samples/ops/communicate_ops.html#alltoallv>`_ |