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Archiv der Versionshinweise
Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216
Aktualisiert
Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
In der Container Toolkit-Version 1.17.4 ist das Mounten von CUDA-kompatiblen Bibliotheken jetzt deaktiviert. Um die Kompatibilität mit mehreren CUDA-Versionen in Container-Workflows sicherzustellen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihren LD_LIBRARY_PATH so aktualisieren, dass er Ihre CUDA-Kompatibilitätsbibliotheken enthält, wie im Tutorial Wenn Sie eine CUDA-Kompatibilitätsschicht verwenden gezeigt.
Entfernt
Datum der Veröffentlichung: 2025-01-21
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119
Aktualisiert
Veröffentlichungsdatum: 21.11.2021
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121
Hinzugefügt
Erste Version der Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) -Serie. Einschließlich einer Conda-Umgebung mit Pytorch, ergänzt durch den NVIDIA-Treiber R550, CUDA=12.4.1, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.21.5 und EFA=1.37.0. PyTorch
Fixed
Aufgrund einer Änderung im Ubuntu-Kernel zur Behebung eines Fehlers in der KASLR-Funktionalität (Kernel Address Space Layout Randomization) können G4Dn/G5-Instances CUDA auf dem OSS-Nvidia-Treiber nicht ordnungsgemäß initialisieren. Um dieses Problem zu beheben, enthält dieses DLAMI Funktionen, die den proprietären Treiber für G4Dn- und G5-Instances dynamisch laden. Bitte rechnen Sie mit einer kurzen Initialisierungszeit für diesen Ladevorgang, um sicherzustellen, dass Ihre Instanzen ordnungsgemäß funktionieren.
Um den Status und den Zustand dieses Dienstes zu überprüfen, können Sie die folgenden Befehle verwenden:
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.serviceactive
