# PyTorch 2.15, 재작성한 NCCL 백엔드 기본 적용

> 분산 학습 중 멈춤 현상을 진단하는 기능을 추가하고 Apple, AMD, Intel, NVIDIA 하드웨어 지원을 업데이트했다.

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

PyTorch가 버전 2.15를 출시하며 NCCL을 사용하는 작업에서 재작성한 NCCL 백엔드를 기본값으로 적용했다. NCCL은 NVIDIA GPU 간 작업을 조율하는 통신 시스템이다. 학습 중 GPU 여러 대가 멈추면 새 플라이트 레코더가 각 rank의 작업 내역을 저장해 팀이 문제를 조사하는 데 도움을 준다.

이번 릴리스에는 NIXL 백엔드를 통한 단방향 데이터 전송 기능이 추가됐고, 개발자는 분산 학습에서 메모리와 통신을 더 세밀하게 제어할 수 있게 됐다. 그 밖에 Apple Silicon 추론 커널 속도 향상, 기본 휠의 CUDA 13.2 적용, torch.compile의 Python 3.15 지원 등이 포함됐다.

## 팩트

- PyTorch 2.15에는 버전 2.14 이후 583명의 기여자가 제출한 커밋 3,117개가 포함됐다.
- 사용자는 TORCH_DIST_USE_NCCL2=0을 설정하거나 nccl-legacy 백엔드 이름을 지정해 재작성한 NCCL 백엔드를 되돌릴 수 있다.

## 왜 중요한가

NVIDIA GPU 여러 대로 모델을 학습하는 팀은 통신이 멈췄을 때 진단 기록을 확보할 수 있다. 다만 릴리스 노트에는 이 기능이 복구 시간을 얼마나 줄일지 수치로 제시되지 않았다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-10-28