# PyTorch 2.15、刷新したNCCLバックエンドを標準に

> 分散学習のハングを診断する機能を追加。Apple、AMD、Intel、NVIDIAのハードウェアにも対応を拡充した。

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

PyTorch 2.15がリリースされ、NVIDIA GPU間の連携に使われる通信システムNCCLを利用するジョブでは、刷新されたNCCLバックエンドが標準になった。学習中にGPUのグループがハングした場合、新しいフライトレコーダーが各ランクの処理内容を記録し、チームによる原因調査を支援する。

今回のリリースでは、NIXLバックエンドを通じた片方向データ転送も追加され、分散学習におけるメモリーや通信を開発者がより細かく制御できるようになった。このほか、Apple Silicon向け推論カーネルの高速化、デフォルトホイールのCUDA 13.2への更新、torch.compileでのPython 3.15対応が含まれる。

## 事実

- PyTorch 2.15には、バージョン2.14以降の583人の貢献者による3,117件のコミットが含まれる。
- TORCH_DIST_USE_NCCL2=0を設定するか、nccl-legacyバックエンド名を指定すれば、刷新されたNCCLバックエンドを以前のものに戻せる。

## なぜ重要か

NVIDIA GPUをまたいでモデルを学習するチームは、通信がハングした際の診断記録を得られる。ただし、リリースノートでは復旧時間がどれほど短縮されるかは示されていない。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-28