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generated_at: 2026-02-02 10:25:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.88
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# 根拠レポート：126-NCCL集約操作

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.88**
  - 根拠あり：14 / 16、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **NVLink帯域幅の具体的数値**: 公式スペックの確認が必要
  2. **MirroredStrategyとの統合の詳細**: distribute関連コードの確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc` - Op定義ファイル全体
- E-02: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc:24-32` - NcclAllReduce登録
- E-03: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc:36-43` - NcclReduce登録（カーネルなしコメント）
- E-04: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc:45-65` - _NcclReduceSend登録（Docコメント）
- E-05: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc:94-100` - NcclBroadcast登録（カーネルなしコメント）
- E-06: `tensorflow/core/ops/nccl_ops.cc:102-149` - _NcclBroadcastSend/Recv登録
- E-07: `tensorflow/core/nccl/nccl_manager.cc:19` - CUDA/ROCm条件コンパイル
- E-08: `tensorflow/core/nccl/nccl_manager.cc:37-46` - ROCm hipify
- E-09: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能No.126の定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | NcclAllReduceは4種類の集約操作をサポート(min/max/prod/sum) | E-02 | ○ |
| C-02 | サポートする型: half/float/float64/int32/int64 | E-02 | ○ |
| C-03 | NcclReduceはカーネル実装を持たない | E-03 | ○ |
| C-04 | NcclBroadcastはカーネル実装を持たない | E-05 | ○ |
| C-05 | NcclReduceはグラフ最適化で_NcclReduceSend + _NcclReduceRecvに分解 | E-03, E-04 | ○ |
| C-06 | NcclBroadcastはグラフ最適化で_NcclBroadcastSend + _NcclBroadcastRecvに分解 | E-05, E-06 | ○ |
| C-07 | _NcclReduceSendはnum_devices-1台が実行 | E-04 | ○ |
| C-08 | _NcclReduceRecvは1台が実行し結果を出力 | E-04 | ○ |
| C-09 | shared_nameで同一操作を識別 | E-02, E-04 | ○ |
| C-10 | 全Opがステートフル(SetIsStateful) | E-01 | ○ |
| C-11 | AllReduceの出力形状は入力と同一(UnchangedShape) | E-02 | ○ |
| C-12 | ROCm環境でも利用可能 | E-07, E-08 | ○ |
| C-13 | nccl_manager.ccがNCCLライブラリとの統合を管理 | E-07 | ○ |
| C-14 | NCCL_DEBUG=WARNでエラー詳細を確認可能 | E-07 | ○ |
| C-15 | NVLink対応環境で最大300GB/sの帯域幅 | **根拠なし** | △ |
| C-16 | MirroredStrategy内部で自動的に活用される | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- NVLink帯域幅のスペック値はNVIDIA公式資料からの確認が必要
  - 候補：NVIDIA公式ドキュメント / NVLink仕様書
- MirroredStrategyとの統合コードの確認
  - 候補：`tensorflow/python/distribute/mirrored_strategy.py`

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: Op定義の仕様（コードから直接確認可能）
- 0: Op分解の仕組み（コメントから確認可能）
- 1: 帯域幅の具体的数値
- 1: 分散ストラテジーとの統合詳細

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 8つのOp（公開3 + 内部5）がすべて記載されているか確認
- [ ] Op分解の仕組みが正確に記述されているか確認
- [ ] ROCm対応の説明が正確か確認
- [ ] shared_nameの役割が明確に説明されているか確認
