diff --git a/docs/api/paddle/distributed/utils/global_gather_cn.rst b/docs/api/paddle/distributed/utils/global_gather_cn.rst
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--- a/docs/api/paddle/distributed/utils/global_gather_cn.rst
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-.. _cn_api_paddle_distributed_utils_global_gather:
-
-global_gather
--------------------------------
-
-
-.. py:function:: paddle.distributed.utils.global_gather(x, local_count, global_count, group=None, use_calc_stream=True)
-
-global_gather 根据 global_count 将 x 的数据收集到 n_expert * world_size 个 expert，然后根据 local_count 接收数据。
-其中 expert 是用户定义的专家网络，n_expert 是指每张卡拥有的专家网络数目，world_size 是指运行网络的显卡数目。
-
-如下图所示，world_size 是 2，n_expert 是 2，x 的 batch_size 是 4，local_count 是[2, 0, 2, 0]，0 卡的 global_count 是[2, 0, , ],
-1 卡的 global_count 是[2, 0, ,](因为篇幅问题，这里只展示在 0 卡运算的数据)，在 global_gather 算子里，
-global_count 和 local_count 的意义与其在 global_scatter 里正好相反，
-global_count[i]代表向第 (i // n_expert)张卡的第 (i % n_expert)个 expert 发送 local_expert[i]个数据，
-local_count[i]代表从第 (i // n_expert)张卡接收 global_count[i]个数据给本卡的 第(i % n_expert)个 expert。
-发送的数据会按照每张卡的每个 expert 排列。图中的 rank0 代表第 0 张卡，rank1 代表第 1 张卡。
-
-global_gather 发送数据的流程如下：
-
-第 0 张卡的 global_count[0]代表向第 0 张卡的第 0 个 expert 发送 2 个数据；
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-第 0 张卡的 global_count[1]代表向第 0 张卡的第 1 个 expert 发送 0 个数据；
-
-第 1 张卡的 global_count[0]代表向第 0 张卡的第 0 个 expert 发送 2 个数据；
-
-第 1 张卡的 global_count[1]代表向第 0 张卡的第 1 个 expert 发送 0 个数据。
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-
-.. image:: ../img/global_scatter_gather.png
-  :width: 800
-  :alt: global_scatter_gather
-  :align: center
-
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-参数
-:::::::::
-    - **x** (Tensor) - 输入 Tensor。Tensor 的数据类型必须是 float16、float32、 float64、int32、int64。
-    - **local_count** (Tensor) - 拥有 n_expert * world_size 个数据的 Tensor，用于表示有多少数据接收。Tensor 的数据类型必须是 int64。
-    - **global_count** (Tensor) - 拥有 n_expert * world_size 个数据的 Tensor，用于表示有多少数据发送。Tensor 的数据类型必须是 int64。
-    - **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，表示用计算流。
-
-返回
-:::::::::
-Tensor，从所有 expert 接收的数据。
-
-代码示例
-:::::::::
-COPY-FROM: paddle.distributed.utils.global_gather