# PyTorch 2.15 发布

PyTorch 2.15把2.14中作为可选nccl2预览的重写NCCL后端设为所有nccl进程组的默认，并保留TORCH_DIST_USE_NCCL2=0与nccl-legacy两条回退路径。此前集群规模下单个GPU停滞就可能拖停整个训练，定位原因往往要靠手工复现；新版本加入与后端无关的飞行记录器，集合通信挂起时向磁盘写出事后现场，任一rank超时都会触发所有rank转储。

PyTorch 2.15把2.14中作为可选nccl2预览的重写NCCL后端设为所有nccl进程组的默认，并保留TORCH_DIST_USE_NCCL2=0与nccl-legacy两条回退路径。此前集群规模下单个GPU停滞就可能拖停整个训练，定位原因往往要靠手工复现；新版本加入与后端无关的飞行记录器，集合通信挂起时向磁盘写出事后现场，任一rank超时都会触发所有rank转储。

PyTorch 2.15把FP8张量、原生分组矩阵乘法和一批专用Metal内核带进Mac的MPS后端，让本地大模型解码和视频生成更省时省内存。此前MPS上不少算子走MPSGraph，MoE解码要先把分组偏移拷回CPU再逐组循环，分块视频VAE解码的驱动内存峰值可达270 GiB。在M3 Ultra上，Qwen3.6-35B-A3B的解码从9.4升到61.3 tokens/s，Wan2.2的VAE解码内存峰值降到约8 GiB。

PyTorch 2.15把FP8张量、原生分组矩阵乘法和一批专用Metal内核带进Mac的MPS后端，让本地大模型解码和视频生成更省时省内存。此前MPS上不少算子走MPSGraph，MoE解码要先把分组偏移拷回CPU再逐组循环，分块视频VAE解码的驱动内存峰值可达270 GiB。在M3 Ultra上，Qwen3.6-35B-A3B的解码从9.4升到61.3 tokens/s，Wan2.2的VAE解码内存峰值降到约8 GiB。