---
title: broadcast
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/TensorFlowCommercial/latest/migration/tfmigr1/tfmigr1_tfadapi_0140.html
sourcePath: /source/zh/TensorFlowCommercial/900/migration/tfmigr1/tfmigr1_tfadapi_0140.html
indexId: 7a573ea9bb7a141672bea1be1e6308d5bcf356634114fbd3ec203fc595f4120b79
---
# broadcast

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | ☓ |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


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Broadcast的操作接口，将通信域内root节点的数据广播到其他rank。


#### 函数原型

```
def broadcast(tensor, root_rank, fusion=2,fusion_id=0, group="hccl_world_group")
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| tensor | 输入 | TensorFlow的tensor类型，list类型。 针对Atlas 350 加速卡，支持数据类型：int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64、bfp16。 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、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64、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、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64、bfp16。 针对 Atlas 训练系列产品 ，支持数据类型：int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64。 针对Atlas 300I Duo 推理卡，支持数据类型：int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、float16、float32、float64。 |
| root\_rank | 输入 | 作为root节点的rank\_id，该id是group内的rank id，int类型。 |
| group | 输入 | String类型，最大长度为128字节，含结束符。 group名称，可以为用户自定义group或者"hccl\_world\_group"。 |
| fusion | 输入 | broadcast算子融合标识，int类型，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broadcast算子不和其他broadcast算子融合。 2：网络编译时，会对broadcast算子按照相同的fusion\_id进行融合，即“fusion\_id”相同的broadcast算子之间会进行融合。 |
| fusion\_id | 输入 | broadcast算子的融合id，int类型。 当“fusion”取值为“2”时，网络编译时会对相同fusion\_id的broadcast算子进行融合。 |


#### 返回值

对输入tensor执行完broadcast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。
- 如果两个Broadcast算子有输入输出的依赖关系，则不能对其进行融合，否则可能会出现图成环问题。
  如下图所示，broadcast2与broadcast1之间存在输入输出依赖关系，所以不能对broadcast1与broadcast2算子进行融合，即调用此“broadcast”接口时，“fusion”参数需要设置为“0”。


#### 调用示例

```
from npu_bridge.hccl import hccl_ops
tensor = tf.random_uniform((1, 3), minval=1, maxval=10, dtype=tf.float32)
inputs = [tensor]
root = 0
result = hccl_ops.broadcast(inputs, root)
```
