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torch_npu.npu_mm_reduce_scatter_base

功能描述

TP切分场景下，实现matmul和reduce_scatter的融合，融合算子内部实现计算和通信流水并行。

使用该接口时，请确保驱动固件包和CANN包都为配套的8.0.RC2版本或者配套的更高版本，否则将会引发报错，比如BUS ERROR等。

接口原型

npu_mm_reduce_scatter_base(Tensor input, Tensor x2, str hcom, int world_size, *, str reduce_op='sum', Tensor? bias=None, int comm_turn=0) -> Tensor

参数说明

  • input：Device侧的Tensor类型，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND，输入shape支持2维。
  • x2：Device侧的Tensor类型，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND，数据类型需要和input保持一致，输入shape维度和input保持一致。
  • hcom：Host侧的String类型，通信域handle名，通过get_hccl_comm_name接口获取。
  • world_size：Host侧的int类型，通信域内的rank总数，仅支持为2、4、8。
  • *：代表其之前的变量是位置相关，按照顺序输入，必选；之后的变量是键值对赋值的，位置无关，可选（不输入会使用默认值）。
  • reduce_op：Host侧的String类型，reduce操作类型，当前仅支持'sum'，默认值：'sum'。
  • bias：Device侧的Tensor类型，可选输入，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND格式。数据类型需要和input保持一致。bias仅支持一维，且维度大小与output的第1维大小相同。当前版本暂不支持bias输入为非0的场景。
  • comm_turn：Host侧的int类型，表示rank间通信切分粒度，默认值：0，表示默认的切分方式。当前版本仅支持输入0。

输出说明

Tensor类型，数据类型和input保持一致，shape维度和input保持一致。

约束说明

  • 该接口仅在训练场景下使用。
  • 该接口支持图模式（目前仅支持PyTorch 2.1版本）。
  • 输入input、x2必须是2维，分别为(m, k),(k, n)，轴满足matmul算子入参要求，k轴相等，且k轴取值范围为[256, 65535)，m轴约束如下：

    m轴需要整除world_size，支持2、4、8卡，且仅支持hccs链路all mesh组网。

  • input不支持输入转置后的tensor，x2转置后输入，需要满足shape的第一维大小与input的最后一维相同，满足matmul的计算条件。
  • 一个模型中的通算融合算子（AllGatherMatmul、MatmulReduceScatter、MatmulAllReduce），仅支持相同通信域。

支持的型号

Atlas A2 训练系列产品

调用示例

  • 单算子模式调用
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    import torch
import torch_npu
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
def run_mm_reduce_scatter_base(rank, world_size, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype):
    torch_npu.npu.set_device(rank)
    init_method = 'tcp://' + master_ip + ':' + master_port
    dist.init_process_group(backend="hccl", rank=rank, world_size=world_size, init_method=init_method)
    from torch.distributed.distributed_c10d import _get_default_group
    default_pg = _get_default_group()
    if torch.__version__ > '2.0.1':
        hcomm_info = default_pg._get_backend(torch.device("npu")).get_hccl_comm_name(rank)
    else:
        hcomm_info = default_pg.get_hccl_comm_name(rank)

    input_ = torch.randn(x1_shape, dtype=dtype).npu()
    weight = torch.randn(x2_shape, dtype=dtype).npu()
    output = torch_npu.npu_mm_reduce_scatter_base(input_, weight, hcomm_info, world_size)

if __name__ == "__main__":
    worksize = 8
    master_ip = '127.0.0.1'
    master_port = '50001'
    x1_shape = [128, 512]
    x2_shape = [512, 64]
    dtype = torch.float16

    mp.spawn(run_mm_reduce_scatter_base, args=(worksize, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype), nprocs=worksize)
  • 图模式调用
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    import torch
import torch_npu
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
class MM_REDUCESCATTER_GRAPH_Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    def forward(self, input, weight, hcomm_info, world_size, reduce_op):
        output = torch_npu.npu_mm_reduce_scatter_base(input, weight, hcomm_info, world_size,
                                                      reduce_op=reduce_op)
        return output
def define_model(model, graph_type):
    import torchair
    if graph_type == 1:  # 传统入图模式，静态shape+在线编译场景
        npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=None)
        model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=False)
    elif graph_type == 2:  # ACLNN入图模式，动态shape+二进制
        npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=None)
        model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=True)
    else:
        print("Error type")
    return model
def get_graph(input, weight, hcomm_info, world_size):
    model = MM_REDUCESCATTER_GRAPH_Model()
    model = define_model(model, 2)
    model_output = model(input, weight, hcomm_info, world_size, reduce_op="sum")
    return model_output
def run_mm_reduce_scatter_base(rank, world_size, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype):
    torch_npu.npu.set_device(rank)
    init_method = 'tcp://' + master_ip + ':' + master_port
    dist.init_process_group(backend="hccl", rank=rank, world_size=world_size, init_method=init_method)
    from torch.distributed.distributed_c10d import _get_default_group
    default_pg = _get_default_group()
    if torch.__version__ > '2.0.1':
        hcomm_info = default_pg._get_backend(torch.device("npu")).get_hccl_comm_name(rank)
    else:
        hcomm_info = default_pg.get_hccl_comm_name(rank)
    input = torch.randn(x1_shape, dtype=dtype).npu()
    weight = torch.randn(x2_shape, dtype=dtype).npu()
    output = get_graph(input, weight, hcomm_info, world_size)
    print("output:", output)
if __name__ == "__main__":
    worksize = 8
    master_ip = '127.0.0.1'
    master_port = '50001'
    x1_shape = [128, 512]
    x2_shape = [512, 64]
    dtype = torch.float16
    mp.spawn(run_mm_reduce_scatter_base, args=(worksize, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype), nprocs=worksize)
父主题： torch_npu