# В PyTorch 2.15 новым бэкендом NCCL сделали версию по умолчанию

> В релизе появились диагностика зависаний при распределённом обучении и обновления для оборудования Apple, AMD, Intel и NVIDIA.

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

Вышел PyTorch версии 2.15. В ней переписанный бэкенд NCCL стал вариантом по умолчанию для задач, использующих NCCL — систему обмена данными для координации работы графических процессоров NVIDIA. Если группа GPU зависает во время обучения, новый регистратор событий может сохранить, чем занимался каждый ранг, и помочь командам выяснить причину сбоя.

В релизе также появилась возможность односторонней передачи данных через бэкенд NIXL, а разработчики получили больше контроля над памятью и обменом данными при распределённом обучении. Среди других обновлений — ускоренные ядра для инференса на Apple Silicon, CUDA 13.2 в качестве версии по умолчанию для wheel-пакетов и поддержка Python 3.15 в torch.compile.

## Факты

- В PyTorch 2.15 вошли 3 117 коммитов от 583 участников, сделанных после выхода версии 2.14.
- Вернуться к прежнему бэкенду NCCL можно с помощью переменной TORCH_DIST_USE_NCCL2=0 или указав имя бэкенда nccl-legacy.

## Почему это важно

Команды, обучающие модели на нескольких GPU NVIDIA, получат диагностические записи при зависании обмена данными. Однако в примечаниях к релизу не указано, насколько это сократит время восстановления.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-28