CANN/hccl ReduceScatter API文档

HcclReduceScatter【免费下载链接】hccl集合通信库Huawei Collective Communication Library简称HCCL是基于昇腾AI处理器的高性能集合通信库为计算集群提供高性能、高可靠的通信方案项目地址: https://gitcode.com/cann/hccl产品支持情况Ascend 950PR/Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品支持Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品支持Atlas 推理系列产品支持Atlas 训练系列产品支持[!NOTE]说明针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品仅支持Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元、Atlas 200T A2 Box16 异构子框。针对Atlas 推理系列产品仅支持Atlas 300I Duo 推理卡。功能说明集合通信算子ReduceScatter的操作接口将通信域内所有rank的输入数据均分成rank size份然后分别取每个rank的rank size之一份数据进行归约操作如sum、prod、max、min。最后将结果按照编号分散到各个rank的输出buffer。函数原型HcclResult HcclReduceScatter(void *sendBuf, void *recvBuf, uint64_t recvCount, HcclDataType dataType, HcclReduceOp op, HcclComm comm, aclrtStream stream)参数说明参数名输入/输出描述sendBuf输入源数据buffer地址。recvBuf输出目的数据buffer地址集合通信结果输出至此buffer中。recvCount输入参与ReduceScatter操作的recvBuf的数据sizesendBuf的数据size则等于recvCount * rank size。dataType输入ReduceScatter操作的数据类型HcclDataType类型。针对Ascend 950PR/Ascend 950DT支持数据类型int8、int16、int32、int64、uint64、float16、float32、float64、bfp16。针对int64、uint64、float64当前仅支持节点内通信。针对Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品支持数据类型int8、int16、int32、int64、float16、float32、bfp16。针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品支持数据类型int8、int16、int32、int64、float16、float32、bfp16。需要注意针对int64数据类型性能会有一定的劣化。针对Atlas 训练系列产品支持数据类型int8、int32、int64、float16、float32。针对Atlas 300I Duo 推理卡支持数据类型int8、int16、int32、float16、float32。op输入Reduce的操作类型目前支持操作类型为sum、prod、max、min。说明 针对Ascend 950PR/Ascend 950DT支持的操作类型为sum、max、min。针对Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品当前版本“prod”操作不支持int16、bfp16数据类型。针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品当前版本“prod”操作不支持int16、bfp16数据类型。针对Atlas 300I Duo 推理卡当前版本“prod”、“max”、“min”操作不支持int16数据类型。comm输入集合通信操作所在的通信域。stream输入本rank所使用的stream。返回值HcclResult接口成功返回HCCL_SUCCESS其他失败。约束说明所有rank的recvCount、dataType、op均应相同。针对Atlas 300I Duo 推理卡仅支持单Server场景单Server中最大支持部署16张Atlas 300I Duo 推理卡即32个NPU。算子算子的输入输出地址sendBuf与recvBuf根据不同的数据类型应满足如下对齐要求int8按照1 Byte地址对齐。int16、float16、bfp16按照2 Byte地址对齐。int32、float32按照4 Byte地址对齐。int64、uint64、float64按照8 Byte地址对齐。调用示例uint32_t rankSize 8; uint64_t recvCount 1; // 每个节点接收的数据数量 uint64_t sendSize rankSize * recvCount * sizeof(float); uint64_t recvSize recvCount * sizeof(float); // 申请集合通信操作的 Device 内存 void *sendBuf nullptr, *recvBuf nullptr; aclrtMalloc(sendBuf, sendSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_ONLY); aclrtMalloc(recvBuf, recvSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_ONLY); // 初始化通信域和流 HcclComm hcclComm; HcclCommInitRootInfo(rankSize, rootInfo, deviceId, hcclComm); // 执行 ReduceScatter将所有 rank 的 sendBuf 相加后再把结果按照 rank_id 顺序均匀分散到各个 rank 的 recvBuf HcclReduceScatter(sendBuf, recvBuf, recvCount, HCCL_DATA_TYPE_FP32, HCCL_REDUCE_SUM, hcclComm, stream); // 阻塞等待任务流中的集合通信任务执行完成 aclrtSynchronizeStream(stream); // 释放资源 aclrtFree(sendBuf); // 释放 Device 侧内存 aclrtFree(recvBuf); // 释放 Device 侧内存 aclrtDestroyStream(stream); // 销毁任务流 HcclCommDestroy(hcclComm); // 销毁通信域【免费下载链接】hccl集合通信库Huawei Collective Communication Library简称HCCL是基于昇腾AI处理器的高性能集合通信库为计算集群提供高性能、高可靠的通信方案项目地址: https://gitcode.com/cann/hccl创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考