create_group

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A2 训练系列产品	√
Atlas 800I A2 推理产品	x
Atlas 200I/500 A2 推理产品	x
Atlas 推理系列产品	√
Atlas 训练系列产品	√
Atlas 200/300/500 推理产品	x

针对Atlas 推理系列产品，仅支持此系列产品中的Atlas 300I Duo 推理卡。

功能说明

创建集合通信用户自定义group。

如果开发者不调用此接口创建用户自定义group，则默认将所有参与集群训练的设备创建为全局的hccl_world_group。

group为参与集合通信的进程组，其中：

hccl_world_group：默认的全局group，包含所有参与集合通信的rank，由HCCL自动创建。
自定义group：hccl_world_group包含的进程组的子集。

函数原型

def create_group(group, rank_num, rank_ids)

参数说明

参数名	输入/输出	描述
group	输入	String类型，最大长度为128字节，含结束符。 group名称，集合通信group的标识，不能为默认全局group名字“hccl_world_group”，如果用户传入的group名字是“hccl_world_group”，会创建失败。
rank_num	输入	int类型。组成该group的rank数量。最大值为32768。
rank_ids	输入	list类型。组成该group的world_rank_id列表。在不同单板类型上，有不同的限制。针对Atlas 训练系列产品：对于Server单机场景，rank_ids需满足如下条件： rank数量必须为1/2/4/8，0-3卡与4-7卡各为一个组网，rank数量为2/4时要求选取的昇腾AI处理器同属一个cluster。对于Server集群场景，rank_ids满足如下条件：各Server要选取相同数量的rank（且数量要求为1/2/4/8）。各Server选取rank数量为2/4时要求选取的昇腾AI处理器同属一个cluster（即rank id按8取模余数都小于4或都大于等于4）。举例：假设对三台Server创建group，三台Server的rank id分别为： {0,1,2,3,4,5,6,7} {8,9,10,11,12,13,14,15} {16,17,18,19,20,21,22,23} 则满足要求的rank_ids列表可以是： rank_ids=[1,9,17] rank_ids=[1,2,9,10,17,18] rank_ids=[4,5,6,7,12,13,14,15,20,21,22,23] 针对Atlas A2 训练系列产品：对于Server单机场景，rank_ids无限制条件。对于Server集群场景，rank_ids需满足如下条件：建议各Server要选取相同数量的rank（数量大小无要求），且各Server选取的rank对应位置要相等（即rank id按8取模相等）。若各Server选取的rank数量不同，会造成性能劣化。举例：假设对三台Server创建group，三台Server的rank id分别为： {0,1,2,3,4,5,6,7} {8,9,10,11,12,13,14,15} {16,17,18,19,20,21,22,23} 则满足要求的rank_ids列表可以是： rank_ids=[1,9,17] rank_ids=[1,2,9,10,17,18] rank_ids=[4,5,6,7,12,13,14,15,20,21,22,23] 针对Atlas 300I Duo 推理卡：仅支持Server单机场景，rank_ids无限制条件。补充说明：建议rank_ids按照Device物理连接顺序进行排序，即将物理连接上较近的device编排在一起。例如，若device_ip按照物理连接从小到大设置，则rank_ids也建议按照从小到大的顺序设置。

参数名

输入/输出

描述

group

输入

String类型，最大长度为128字节，含结束符。

group名称，集合通信group的标识，不能为默认全局group名字“hccl_world_group”，如果用户传入的group名字是“hccl_world_group”，会创建失败。

rank_num

输入

int类型。

组成该group的rank数量。

最大值为32768。

rank_ids

输入

list类型。

组成该group的world_rank_id列表。

在不同单板类型上，有不同的限制。

针对Atlas 训练系列产品：

对于Server单机场景，rank_ids需满足如下条件：
rank数量必须为1/2/4/8，0-3卡与4-7卡各为一个组网，rank数量为2/4时要求选取的昇腾AI处理器同属一个cluster。
对于Server集群场景，rank_ids满足如下条件：
- 各Server要选取相同数量的rank（且数量要求为1/2/4/8）。
- 各Server选取rank数量为2/4时要求选取的昇腾AI处理器同属一个cluster（即rank id按8取模余数都小于4或都大于等于4）。
举例：

假设对三台Server创建group，三台Server的rank id分别为：

{0,1,2,3,4,5,6,7}

{8,9,10,11,12,13,14,15}

{16,17,18,19,20,21,22,23}

则满足要求的rank_ids列表可以是：

rank_ids=[1,9,17]

rank_ids=[1,2,9,10,17,18]

rank_ids=[4,5,6,7,12,13,14,15,20,21,22,23]

针对Atlas A2 训练系列产品：

对于Server单机场景，rank_ids无限制条件。
对于Server集群场景，rank_ids需满足如下条件：
建议各Server要选取相同数量的rank（数量大小无要求），且各Server选取的rank对应位置要相等（即rank id按8取模相等）。若各Server选取的rank数量不同，会造成性能劣化。

举例：

假设对三台Server创建group，三台Server的rank id分别为：

{0,1,2,3,4,5,6,7}

{8,9,10,11,12,13,14,15}

{16,17,18,19,20,21,22,23}

则满足要求的rank_ids列表可以是：

rank_ids=[1,9,17]

rank_ids=[1,2,9,10,17,18]

rank_ids=[4,5,6,7,12,13,14,15,20,21,22,23]

针对Atlas 300I Duo 推理卡：仅支持Server单机场景，rank_ids无限制条件。

补充说明：

建议rank_ids按照Device物理连接顺序进行排序，即将物理连接上较近的device编排在一起。例如，若device_ip按照物理连接从小到大设置，则rank_ids也建议按照从小到大的顺序设置。

返回值

无。

约束说明

必须在集合通信初始化完成之后调用。
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。

调用示例

以下仅为代码片段，不可执行，调用HCCL Python接口进行集合通信操作的完整示例可参见样例代码。

from npu_bridge.npu_init import *
create_group("myGroup", 4, [0, 1, 2, 3])

父主题： hccl.manage.api