# PyTorch 2.15 يجعل خلفية NCCL المعاد تصميمها افتراضية

> يضيف الإصدار أدوات لتشخيص التوقف أثناء التدريب الموزع، إلى جانب تحديثات لأجهزة Apple وAMD وIntel وNVIDIA.

Oossa · 2026-10-28 · https://oossa.com/ar/pytorch-2-15-makes-its-rewritten-nccl-backend-the-default

أصدرت PyTorch الإصدار 2.15، وجعلت خلفية NCCL المعاد تصميمها الخيار الافتراضي للمهام التي تستخدم NCCL، وهو نظام اتصال يُنسّق العمل بين وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA. وإذا توقفت مجموعة من وحدات GPU أثناء التدريب، فيمكن لمسجّل جديد حفظ ما كان يفعله كل تصنيف، ما يساعد الفرق على تقصّي سبب العطل.

يضيف الإصدار أيضًا عمليات نقل بيانات أحادية الجانب عبر خلفية NIXL، ويمنح المطورين تحكمًا أكبر في الذاكرة والاتصالات أثناء التدريب الموزع. وتشمل التحديثات الأخرى نوى استدلال أسرع لأجهزة Apple Silicon، واعتماد CUDA 13.2 افتراضيًا في wheel، ودعم Python 3.15 في torch.compile.

## الحقائق

- يتضمن PyTorch 2.15 عدد 3,117 مساهمة برمجية من 583 مساهمًا منذ الإصدار 2.14.
- يمكن للمستخدمين الرجوع عن خلفية NCCL المعاد تصميمها باستخدام TORCH_DIST_USE_NCCL2=0 أو اسم الخلفية nccl-legacy.⁣

## لماذا يهم

تحصل الفرق التي تدرّب النماذج عبر وحدات GPU من NVIDIA على سجلات تشخيصية عند تعطل الاتصالات، لكن ملاحظات الإصدار لا تحدد مقدار ما ستوفره هذه الميزة من وقت التعافي.

## المصادر والمراجع

1. [PyTorch 2.15 Release Blog](https://pytorch.org/blog/pytorch-2-15-release-blog/) – PyTorch

آخر تحديث: 2026-10-28