Update collective ops docs

docs/api/paddle/distributed/Overview_cn.rst

@@ -9,14 +9,15 @@ paddle.distributed 目录包含的 API 支撑飞桨框架大规模分布式训
 -  :ref:`环境配置和训练启动管理 <02>`
 -  :ref:`数据加载 <03>`
 -  :ref:`集合通信算法 API <04>`
--  :ref:`RPC API <05>`
+-  :ref:`Stream 集合通信高级 API <05>`
+-  :ref:`RPC API <06>`
 
 .. _01:
 
 Fleet 分布式高层 API
 ::::::::::::::::::::::::::
 
-paddle.distributed.fleet 是分布式训练的统一入口 API，用于配置分布式训练。
+``paddle.distributed.fleet`` 是分布式训练的统一入口 API，用于配置分布式训练。
 
 .. csv-table::
     :header: "API 名称", "API 功能"
@@ -53,6 +54,8 @@ paddle.distributed.fleet 是分布式训练的统一入口 API，用于配置分
     " :ref:`spawn <cn_api_distributed_spawn>` ", "启动分布式训练进程，仅支持集合通信架构"
     " :ref:`get_rank <cn_api_distributed_get_rank>` ", "获取当前进程的 rank 值"
     " :ref:`get_world_size <cn_api_distributed_get_world_size>` ", "获取当前进程数"
+    " :ref:`new_group <cn_api_distributed_new_group>` ", "创建分布式通信组"
+    " :ref:`destroy_process_group <cn_api_distributed_destroy_process_group>` ", "销毁分布式通信组"
 
 .. _03:
 
@@ -69,28 +72,56 @@ paddle.distributed.fleet 是分布式训练的统一入口 API，用于配置分
 
 .. _04:
 
-集合通信算法 API
+集合通信 API
 ::::::::::::::::::::::
 
-在集群上，对多设备的进程组的参数数据 tensor 或 object 进行计算处理。
+在集群上，对多设备的进程组的参数数据 tensor 或 object 进行计算处理，包括规约、聚合、广播、分发等。
 
 .. csv-table::
     :header: "API 名称", "API 功能"
     :widths: 20, 50
 
-
-    " :ref:`reduce <cn_api_distributed_reduce>` ", "规约，规约进程组内的 tensor，返回结果至指定进程"
-    " :ref:`ReduceOP <cn_api_distributed_ReduceOp>` ", "规约，指定逐元素规约操作"
-    " :ref:`all_reduce <cn_api_distributed_all_reduce>` ", "组规约，规约进程组内的 tensor，结果广播至每个进程"
-    " :ref:`all_gather <cn_api_distributed_all_gather>` ", "组聚合，聚合进程组内的 tensor，结果广播至每个进程"
-    " :ref:`all_gather_object <cn_api_distributed_all_gather_object>` ", "组聚合，聚合进程组内的 object，结果广播至每个进程"
-    " :ref:`broadcast <cn_api_distributed_broadcast>` ", "广播一个 tensor 到每个进程"
-    " :ref:`scatter <cn_api_distributed_scatter>` ", "分发 tensor 到每个进程"
-    " :ref:`split <cn_api_distributed_split>` ", "切分参数到多个设备"
-    " :ref:`barrier <cn_api_distributed_barrier>` ", "同步路障，进行阻塞操作，实现组内所有进程的同步"
+    " :ref:`ReduceOp <cn_api_distributed_ReduceOp>` ", "规约操作的类型"
+    " :ref:`reduce <cn_api_distributed_reduce>` ", "规约进程组内的 tensor，随后将结果发送到指定进程"
+    " :ref:`all_reduce <cn_api_distributed_all_reduce>` ", "规约进程组内的 tensor，随后将结果发送到每个进程"
+    " :ref:`all_gather <cn_api_distributed_all_gather>` ", "聚合进程组内的 tensor，随后将结果发送到每个进程"
+    " :ref:`all_gather_object <cn_api_distributed_all_gather_object>` ", "聚合进程组内的 object，随后将结果发送到每个进程"
+    " :ref:`alltoall <cn_api_distributed_alltoall>` ", "将一组 tensor 分发到每个进程并进行聚合"
+    " :ref:`alltoall_single <cn_api_distributed_alltoall_single>` ", "将一个 tensor 分发到每个进程并进行聚合"
+    " :ref:`broadcast <cn_api_distributed_broadcast>` ", "将一个 tensor 发送到每个进程"
+    " :ref:`scatter <cn_api_distributed_scatter>` ", "将一组 tensor 分发到每个进程"
+    " :ref:`reduce_scatter <cn_api_distributed_reduce_scatter>` ", "规约一组 tensor，随后将规约结果分发到每个进程"
+    " :ref:`isend <cn_api_distributed_isend>` ", "异步发送一个 tensor 到指定进程"
+    " :ref:`irecv <cn_api_distributed_irecv>` ", "异步接收一个来自指定进程的 tensor"
+    " :ref:`send <cn_api_distributed_send>` ", "发送一个 tensor 到指定进程"
+    " :ref:`recv <cn_api_distributed_recv>` ", "接收一个来自指定进程的 tensor"
+    " :ref:`barrier <cn_api_distributed_barrier>` ", "同步路障，阻塞操作以实现组内进程同步"
 
 .. _05:
 
+Stream 集合通信高级 API
+::::::::::::::::::::::
+
+``paddle.distributed.stream`` 在集合通信 API 的基础上，提供更统一的语义和对计算流的更精细的控制能力，有助于在特定场景下提高性能。
+
+.. csv-table::
+    :header: "API 名称", "API 功能"
+    :widths: 25, 50
+
+
+    " :ref:`stream.reduce <cn_api_distributed_stream_reduce>` ", "规约进程组内的 tensor，随后将结果发送到指定进程"
+    " :ref:`stream.all_reduce <cn_api_distributed_stream_all_reduce>` ", "规约进程组内的 tensor，随后将结果发送到每个进程"
+    " :ref:`stream.all_gather <cn_api_distributed_stream_all_gather>` ", "聚合进程组内的 tensor，随后将结果发送到每个进程"
+    " :ref:`stream.alltoall <cn_api_distributed_stream_alltoall>` ", "分发一组 tensor 到每个进程并进行聚合"
+    " :ref:`stream.alltoall_single <cn_api_distributed_stream_alltoall_single>` ", "分发一个 tensor 到每个进程并进行聚合"
+    " :ref:`stream.broadcast <cn_api_distributed_stream_broadcast>` ", "发送一个 tensor 到每个进程"
+    " :ref:`stream.scatter <cn_api_distributed_stream_scatter>` ", "分发一个 tensor 到每个进程"
+    " :ref:`stream.reduce_scatter <cn_api_distributed_stream_reduce_scatter>` ", "规约一组 tensor，随后将规约结果分发到每个进程"
+    " :ref:`stream.send <cn_api_distributed_stream_send>` ", "发送一个 tensor 到指定进程"
+    " :ref:`stream.recv <cn_api_distributed_stream_recv>` ", "接收一个来自指定进程的 tensor"
+
+.. _06:
+
 RPC API
 ::::::::::::::::::::::::::
 

docs/api/paddle/distributed/ReduceOp_cn.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ ReduceOp
 
 .. py:class:: paddle.distributed.ReduceOp()
 
-指定规约类操作的逐元素操作类型，需要是下述值之一：
+指定规约操作的类型，必须是下述值之一：
 
     ReduceOp.SUM
 

docs/api/paddle/distributed/all_gather_cn.rst

@@ -4,11 +4,12 @@ all_gather
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=None, sync_op=True)
 
-进程组内所有进程的指定 tensor 进行聚合操作，并返回给所有进程聚合的结果。
-如下图所示，4 个 GPU 分别开启 4 个进程，每张卡上的数据用卡号代表，
-经过 all_gather 算子后，每张卡都会拥有所有卡的数据。
+组聚合，聚合进程组内的指定 tensor，随后将聚合后的 tensor 列表发送到每个进程。
+
+如下图所示，4 个 GPU 分别开启 1 个进程，进程拥有的数据用其在组内的 rank 表示。
+聚合操作后，每个进程都会得到所有进程拥有的数据。
 
 .. image:: ./img/allgather.png
   :width: 800
@@ -17,13 +18,14 @@ all_gather
 
 参数
 :::::::::
-    - **tensor_list** (list) - 操作的输出 Tensor 列表。列表中的每个元素均为 Tensor，每个 Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、complex64、complex128。
-    - **tensor** (Tensor) - 操作的输入 Tensor。Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、complex64、complex128。
-    - **group** (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。
+    - **tensor_list** (List[Tensor]) - 用于保存聚合结果的 tensor 列表。若不为空，其中每个 tensor 的数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。
+    - **tensor** (Tensor) - 待聚合的 tensor。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16、complex64、complex128。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+无返回值。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/all_gather_object_cn.rst

@@ -4,22 +4,23 @@ all_gather_object
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.all_gather_object(object_list, object, group=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.all_gather_object(object_list, obj, group=None)
 
-进程组内所有进程指定的 picklable 对象进行聚合操作，并返回给所有进程聚合的结果。和 all_gather 类似，但可以传入自定义的 python 对象。
+组聚合，聚合进程组内指定的 picklable 对象，随后将聚合后的对象列表发送到每个进程。
+过程与 ``all_gather`` 类似，但可以传入自定义的 python 对象。
 
-.. warning::
+.. note::
   该 API 只支持动态图模式。
 
 参数
 :::::::::
-    - **object_list** (list) - 操作的输出 Object 列表。
-    - **object** (Any) - 操作的输入 Object，需要保证输入自定义的 Object 是 picklable 的。
-    - **group** (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。
+    - **object_list** (List[Any]) - 用于保存聚合结果的列表。
+    - **object** (Any) - 待聚合的对象。需要保证该对象是 picklable 的。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+无返回值。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/all_reduce_cn.rst

@@ -4,11 +4,12 @@ all_reduce
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.all_reduce(tensor, op=ReduceOp.SUM, group=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.all_reduce(tensor, op=ReduceOp.SUM, group=None, sync_op=True)
 
-进程组内所有进程的指定 tensor 进行归约操作，并返回给所有进程归约的结果。
-如下图所示，4 个 GPU 分别开启 4 个进程，每张卡上的数据用卡号代表，规约操作为求和，
-经过 all_reduce 算子后，每张卡都会拥有所有卡数据的总和。
+规约进程组内的一个 tensor，随后将结果发送到每个进程。
+
+如下图所示，4 个 GPU 分别开启 1 个进程，进程拥有的数据用其在组内的 rank 表示，规约操作为求和。
+规约操作后，每个进程都会得到所有进程数据的总和。
 
 .. image:: ./img/allreduce.png
   :width: 800
@@ -17,13 +18,14 @@ all_reduce
 
 参数
 :::::::::
-    - **tensor** (Tensor) - 操作的输入 Tensor，同时也会将归约结果返回至此 Tensor 中。Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64。
-    - **op** (ReduceOp.SUM|ReduceOp.MAX|ReduceOp.Min|ReduceOp.PROD，可选) - 归约的具体操作，比如求和，取最大值，取最小值和求乘积，默认为求和归约。
-    - **group** (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。
+    - **tensor** (Tensor) - 输入的 tensor。返回结果也将保存到该 tensor 中。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
+    - **op** (ReduceOp.SUM|ReduceOp.MAX|ReduceOp.MIN|ReduceOp.PROD，可选) - 归约的操作类型，包括求和、取最大值、取最小值和求乘积。默认为求和。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+``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
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/alltoall_cn.rst

@@ -4,12 +4,14 @@ alltoall
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.alltoall(in_tensor_list, out_tensor_list, group=None, use_calc_stream=True)
+.. py:function:: paddle.distributed.alltoall(in_tensor_list, out_tensor_list, group=None, sync_op=True)
 
-将 in_tensor_list 里面的 tensors 按照卡数均分并按照卡的顺序分发到所有参与的卡并将结果 tensors 汇总到 out_tensor_list。
-如下图所示，GPU0 卡的 in_tensor_list 会按照两张卡拆分成 0_0 和 0_1， GPU1 卡的 in_tensor_list 同样拆分成 1_0 和 1_1，经过 alltoall 算子后，
-GPU0 卡的 0_0 会发送给 GPU0，GPU0 卡的 0_1 会发送给 GPU1，GPU1 卡的 1_0 会发送给 GPU0，GPU1 卡的 1_1 会发送给 GPU1，所以 GPU0 卡的 out_tensor_list 包含 0_0 和 1_0，
-GPU1 卡的 out_tensor_list 包含 0_1 和 1_1。
+将 in_tensor_list 中的一组 tensor 分发到每个进程，随后在每个进程上将分发结果聚合到 out_tensor_list。
+
+如下图所示，2 个 GPU 分别开启 1 个进程，rank=0 的进程的 in_tensor_list 包含 0_0 和 0_1 两个 tensor，rank=1 的进程的 in_tensor_list 包含 1_0 和 1_1 两个 tensor。
+操作后，rank=0 的进程的 out_tensor_list 会包含 0_0 和 1_0 两个 tensor，rank=1 的进程的 out_tensor_list 会包含 0_0 和 1_1 两个 tensor。
+
+简单来说，该操作类似于 scatter + gather。更直观地，如果将全部进程上的数据看作一个矩阵，该操作类似于对矩阵进行转置。
 
 .. image:: ./img/alltoall.png
   :width: 800
@@ -18,14 +20,14 @@ GPU1 卡的 out_tensor_list 包含 0_1 和 1_1。
 
 参数
 :::::::::
-    - **in_tensor_list** (list) - 包含所有输入 Tensors 的一个列表。在列表里面的所有元素都必须是一个 Tensor，Tensor 的数据类型必须是 float16、float32、 float64、int32、int64。
-    - **out_tensor_list** (Tensor) - 包含所有输出 Tensors 的一个列表。在列表里面的所有元素数据类型要和输入的 Tensors 数据类型一致。
-    - **group** (Group，可选) - new_group 返回的 Group 实例，或者设置为 None 表示默认地全局组。默认值：None。
-    - **use_calc_stream** (bool，可选) - 标识使用计算流还是通信流。默认值：True。
+    - **in_tensor_list** (List[Tensor]) - 输入的 tensor 列表。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
+    - **out_tensor_list** (List[Tensor]) - 用于保存操作结果的 tensor 列表。其中每个 tensor 的数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+无返回值。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/alltoall_single_cn.rst

@@ -0,0 +1,29 @@
+.. _cn_api_distributed_alltoall_single:
+
+alltoall_single
+-------------------------------
+
+
+.. py:function:: paddle.distributed.alltoall_single(in_tensor, out_tensor, in_split_sizes=None, out_split_sizes=None, group=None, sync_op=True)
+
+将输入的 tensor 分发到每个进程，随后在每个进程上将分发结果聚合到 out_tensor 中。
+
+.. note::
+  该 API 只支持动态图模式。
+
+参数
+:::::::::
+    - **in_tensor** (Tensor): 输入的 tensor。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
+    - **out_tensor** (Tensor): 用于保存操作结果的 tensor，数据类型必须与输入的 tensor 保持一致。
+    - **in_split_sizes** (List[int]，可选): 对 in_tensor 的 dim[0] 进行切分的大小。默认为 None，即将 in_tensor 均匀地分发到各个进程中（需要确保 in_tensor 的大小能够被组中的进程数整除）。
+    - **out_split_sizes** (List[int]，可选): 对 out_tensor 的 dim[0] 进行切分的大小。默认为 None，即 out_tensor 将均匀地聚合来自各个进程的数据（需要确保 out_tensor 的大小能够被组中的进程数整除）。
+    - **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。
+
+返回
+:::::::::
+若为同步操作，无返回值；若为异步操作，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
+:::::::::
+COPY-FROM: paddle.distributed.alltoall_single

docs/api/paddle/distributed/barrier_cn.rst

@@ -4,17 +4,17 @@ barrier
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.barrier(group=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.barrier(group=None)
 
 同步进程组内的所有进程。
 
 参数
 :::::::::
-    - **group** (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+无返回值。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/broadcast_cn.rst

@@ -4,10 +4,12 @@ broadcast
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: paddle.distributed.broadcast(tensor, src, group=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.broadcast(tensor, src, group=None, sync_op=True)
 
-广播一个 Tensor 给其他所有进程。
-如下图所示，4 个 GPU 分别开启 4 个进程，GPU0 卡拥有数据，经过 broadcast 算子后，会将这个数据传播到所有卡上。
+将一个 tensor 发送到每个进程。
+
+如下图所示，4 个 GPU 分别开启 1 个进程，rank=0 的进程拥有数据 0。
+广播操作后，数据 0 会被发送到所有进程上。
 
 .. image:: ./img/broadcast.png
   :width: 800
@@ -16,13 +18,16 @@ broadcast
 
 参数
 :::::::::
-    - **tensor** (Tensor) - 如果当前进程编号是源，那么这个 Tensor 变量将被发送给其他进程，否则这个 Tensor 将接收源发送过来的数据。Tensor 的数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64。
-    - **src** (int) - 发送源的进程编号。
-    - **group** (int，可选) - 工作的进程组编号，默认为 0。
+    - **tensor** (Tensor) - 在目标进程上为待广播的 tensor，在其他进程上为用于接收广播结果的 tensor。支持的数据类型包括：float16、float32、float64、int32、int64、int8、uint8、bool、bfloat16。
+    - **src** (int) - 目标进程的 rank，该进程传入的 tensor 将被发送到其他进程上。
+    - **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。
 
 返回
 :::::::::
-无
+动态图模式下，若为同步操作，无返回值；若为异步操作，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。
+
+静态图模式下，无返回值。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/distributed/destroy_process_group_cn.rst

@@ -0,0 +1,21 @@
+.. _cn_api_distributed_destroy_process_group:
+
+destroy_process_group
+-------------------------------
+
+
+.. py:function:: destroy_process_group(group=None)
+
+销毁一个指定的通信组。
+
+参数
+:::::::::
+    - group (ProcessGroup, 可选): 待销毁的通信组。所有通信组都会被销毁（包括默认的通信组），并且整个分布式环境也会回到未被初始化的状态。
+
+返回
+:::::::::
+无返回值。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.distributed.destroy_process_group