alltoallv
功能说明
集合通信域alltoallv操作接口。向通信域内所有rank发送数据（数据量可以定制），并从所有rank接收数据。
export HCCL_BUFFSIZE=2048
函数原型
def all_to_all_v(send_data, send_counts, send_displacements, recv_counts, recv_displacements, group="hccl_world_group")
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
|---|---|---|
send_data |
输入 |
待发送的数据。 TensorFlow的tensor类型。 针对Atlas 训练系列产品，tensor支持的数据类型为：int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64 。 针对Atlas A2 训练系列产品，tensor支持的数据类型为：int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64、bfp16。 |
send_counts |
输入 |
发送的数据量，send_counts[i]表示本rank发给rank i的数据个数，基本单位是send_data数据类型对应的字节数。 例：send_data的数据类型为int32，send_counts[0]=1,send_count[1]=2，表示本rank给rank0发送1个int32类型的数据，给rank1发送2个int32类型的数据。 TensorFlow的tensor类型，tensor支持的数据类型为int64。 |
send_displacements |
输入 |
发送数据的偏移量，send_displacements[i] 表示本rank发送给rank i的数据块相对于send_data的偏移量，基本单位是send_data数据类型对应字节数。 例：
则表示本rank给rank0发送send_data上的第1个int32类型的数据，给rank1发送send_data上第2个与第3个int32类型的数据。 TensorFlow的tensor类型，tensor支持的数据类型为int64。 |
recv_counts |
输入 |
接收的数据量，recv_counts[i]表示本rank从rank i收到的数据量。使用方法与send_counts类似。 TensorFlow的tensor类型。tensor支持的数据类型为int64。 |
recv_displacements |
输入 |
接收数据的偏移量，recv_displacements[i] 表示本rank发送给rank i数据块相对于recv_data的偏移量，基本单位是recv_data_type的字节数。使用方法与send_displacements类似。 TensorFlow的tensor类型。tensor支持的数据类型为int64。 |
group |
输入 |
group名称，可以为用户自定义group或者"hccl_world_group"。 String类型，最大长度为128字节，含结束符。 |
返回值
recv_data：对输入tensor执行完all_to_all_v操作之后的结果tensor。
约束说明
- 调用该接口的rank必须在当前接口入参group定义的范围内，不在此范围内的rank调用该接口会失败。
- 针对Atlas 训练系列产品，alltoallv的通信域需要满足如下约束：
集群组网下，单server 1p、2p通信域要在同一个cluster内（server内0-3卡和4-7卡各为一个cluster），单server4p、8p和多server通信域中rank要以cluster为基本单位，并且server间cluster选取要一致。
- alltoallv操作的性能与NPU之间共享数据的缓存区大小有关，当通信数据量超过缓存区大小时性能将出现明显下降。若业务中alltoallv通信数据量较大，建议通过配置环境变量HCCL_BUFFSIZE适当增大缓存区大小以提升通信性能。
- 该接口不支持非集群场景下使用。
支持的型号
Atlas 训练系列产品
Atlas A2 训练系列产品
调用示例
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from npu_bridge.npu_init import * result = hccl_ops.all_to_all_v(send_data_tensor, send_counts_tensor, send_displacements_tensor, recv_counts_tensor, recv_displacements_tensor) |
