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alltoallvc

函数原型

def all_to_all_v_c(send_data, send_count_matrix, rank, fusion=0, fusion_id=-1, group="hccl_world_group")

功能说明

集合通信域alltoallvc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。

alltoallvc通过输入参数send_count_matrix传入所有rank的收发参数,与alltoallv相比,性能更优。

两个NPU之间共享数据的缓存区大小默认为200M,可通过环境变量HCCL_BUFFIZE进行调整,单位为M,取值需要大于等于1,默认值是200M。集合通信网络中,每一个集合通信域都会占用HCCL_BUFFSIZE大小的缓冲区,用户可以根据通信数据量与业务模型数据量的大小,适当调整HCCL_BUFFSIZE的大小,提升网络执行性能,例如:
export HCCL_BUFFSIZE=2048

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_count_matrix

输入

所有rank的收发参数,send_count_matrix[i][j]表示rank i发给rank j的数据量,基本单位是send_data_type的字节数。

例:send_data_type为int32,send_count_matrix[0][1]=1,表示rank0给rank1发送1个int32。

TensorFlow的tensor类型。tensor支持的数据类型为int64。

rank

输入

int类型。

本节点的rank id,该id是group内的rank id。

fusion

输入

int类型。

alltoallvc算子融合标识,支持以下取值:

  • 0:标识网络编译时不会对该算子进行融合,即该alltoallvc算子不和其他alltoallvc算子融合。
  • 2:网络编译时,会对alltoallvc算子按照相同的fusion_id进行融合,即“fusion_id”相同的alltoallv算子之间会进行融合。

    说明:“fusion_id”相同的alltoallv算子之间融合有一定的前提,算子需要在相同的通信域内,并且算子发送数据的数据类型需要相同。

默认值为“0”。

fusion_id

输入

标识alltoallvc算子的融合id。

int类型。

开启alltoallvc算子融合功能的场景下,需要配置该参数,取值范围[0, 0x7fffffff]。

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_c操作之后的结果tensor。

约束说明

  1. 调用该接口的rank必须在当前接口入参group定义的范围内,输入的rank id有效且不重复,否则调用该接口会失败。
  2. 针对Atlas 训练系列产品,alltoallvc的通信域需要满足如下约束:

    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。

  3. 各节点输入的send_count_matrix要保持一致。
  4. alltoallvc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alltoallvc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。

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas A2 训练系列产品

调用示例

1
2
from npu_bridge.npu_init import *
result = hccl_ops.all_to_all_v_c(send_data_tensor, send_count_matrix_tensor, rank_tensor)
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