今四半期 · 公開 9 月 30 日

PyTorch、NVFP4 の不具合を修正——影響範囲は不明

PyTorch 2.14.1 は CUDA 13.2.2 に上げ、cuBLAS が NVFP4 の行列積でテンソル全体のスケーリング係数を無視しうる問題を修正した。 リリースノートの原文：「cuBLAS: `cublasLtMatmul()` could ignore tensor-wide scaling for NVFP4 matrix multiplications (introduced in CUDA 13.2 Update 1)」（PyTorch 2.14.1 リリースノート、2026-09-30）。NVFP4 は NVIDIA の Blackwell が使う 4 ビット浮動小数点形式である。同じ系列の 2.14.0 は 9 月 2 日に、Inductor コンパイラの対象を次世代の Rubin アーキテクチャ（sm_107）に定め、NVFP4 の行列積を組み込んだ（PyTorch 2.14.0 リリースノート、2026-09-02）。影響の範囲と誤りが出る事例は、リリースノートに数量の記載がない。どう確かめたか →

コンセプトイラスト：オフホワイトの背景で、細い横線の上に黒枠のパソコンモニターがスタンドで立っている。画面には二つのウィンドウが上下に並び、上の幅の狭い薄灰色のウィンドウには三つの点、三本の灰色の線、「PYTORCH 2.14.1」と書かれた白い枠があり、そのすぐ下の画面幅いっぱいのれんが色のウィンドウには三つの点、三本の淡い線、「CUDA 13.2.2」と書かれた白い枠がある。

出典と検証

この記事は2026年10月16日の夕刊に掲載されました(同じ号にほか 19 本)。確認の経緯、引用の照合、その日に確認できなかった資料は、その号の本日の検証にあります。

この記事を引用

SecondSource(2026)「PyTorch、NVFP4 の不具合を修正——影響範囲は不明」https://secondsource.io/ja/news/2026-10-16-8/ (閲覧日閲覧)