recv¶
- paddle.distributed.stream. recv ( tensor, src=0, group=None, sync_op=True, use_calc_stream=False ) ¶
接收一个来自指定进程的 tensor。
注解
该 API 只支持动态图模式。
参数¶
tensor (Tensor) - 用于接收数据的 tensor。支持的数据类型包括:float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
src (int,可选) - 目标进程的 rank,将接收来自该进程的 tensor。默认为 0,即接收来自 rank=0 的进程的 tensor。
group (Group,可选) - 执行该操作的进程组实例(通过
new_group
创建)。默认为 None,即使用全局默认进程组。sync_op (bool,可选) - 该操作是否为同步操作。默认为 True,即同步操作。
use_calc_stream (bool,可选) - 该操作是否在计算流上进行。默认为 False,即不在计算流上进行。该参数旨在提高同步操作的性能,请确保在充分了解其含义的情况下调整该参数的值。
返回¶
Task
。通过 Task
,可以查看异步操作的执行状态以及等待异步操作的结果。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> import paddle.distributed as dist
>>> dist.init_parallel_env()
>>> local_rank = dist.get_rank()
>>> if local_rank == 0:
... data = paddle.to_tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
... task = dist.stream.send(data, dst=1, sync_op=False)
>>> else:
... data = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
... task = dist.stream.recv(data, src=0, sync_op=False)
>>> task.wait()
>>> out = data.numpy()
>>> print(out)
>>> # [[4, 5, 6], [4, 5, 6]] (2 GPUs)