在编程和数据处理领域，集合通信（collective communication）是并行计算中用于多个进程之间交换数据的操作。以下是常见的集合通信操作及其含义：

1. 广播（Broadcast）

• 操作：将数据从一个进程发送给所有其他进程。
• 含义：一个进程拥有某个数据，它需要将该数据分发给所有其他进程。这通常用于使所有进程共享某个相同的值。
• 示例：在分布式计算中，一个主进程需要将配置参数发送给所有工作进程。

2. 归约（Reduce）

• 操作：将多个进程的数据按照某种运算（如求和、最大值、最小值等）聚合，并将结果发送到一个指定的进程。
• 含义：多个进程各自拥有一部分数据，想要通过某种合并操作得到一个最终结果，并将其传递给主进程。
• 示例：求各个节点计算结果的总和，然后将总和传递给主节点。

3. 全归约（All-Reduce）

• 操作：与归约相似，但最终的归约结果会发送给所有进程。
• 含义：所有进程需要共享归约操作后的最终结果，而不是仅发送给一个进程。
• 示例：在深度学习中，多节点需要同步梯度信息以更新模型参数。

4. 散播（Scatter）

• 操作：将一个进程中的数据分块，分别发送给其他进程，每个进程接收到其中一部分。
• 含义：一个进程拥有大量数据，需要分配给多个进程以便进行分布式计算。
• 示例：在矩阵乘法中，将一部分矩阵行分配给不同节点进行并行计算。

5. 收集（Gather）

• 操作：与散播操作相反，多个进程各自拥有数据，最终将它们聚集到一个进程中。
• 含义：多个进程处理完各自部分的数据后，需要将结果合并到一个进程。
• 示例：在并行处理后，主进程需要收集各个子进程的结果来构建最终结果。

6. 全收集（All-Gather）

• 操作：每个进程将自己的数据发送给所有其他进程。
• 含义：每个进程拥有独立的数据，最终所有进程都需要共享所有进程的数据。
• 示例：在分布式学习中，每个节点的局部梯度需要发送给所有其他节点以便更新参数。

7. 全对等（All-to-All）

• 操作：每个进程将自己的数据发送给所有其他进程，并且每个进程也会接收到来自所有其他进程的数据。
• 含义：所有进程需要彼此交换数据，通常用于需要全局通信的场景。
• 示例：在并行排序算法中，各个节点需要交换部分排序数据以进行全局排序。

8. 扫描（Scan）

• 操作：按顺序累积多个进程的数据，结果是每个进程都收到该进程及之前进程的数据累积结果。
• 含义：一种前缀累积操作，各个进程获取到之前所有进程数据的合并结果。
• 示例：用于计算累积和或累积乘积等操作。

这些集合通信操作在分布式计算和并行算法中非常重要，它们帮助多个处理单元高效地进行数据交换和同步。