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Archiv der Versionshinweise
Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250215
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: 20.01.2025
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250118
Aktualisiert
Veröffentlichungsdatum: 2024-12-09
AMI-Name: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20241206
Hinzugefügt
Erste Version der Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) -Serie.
Die Software umfasst Folgendes:
„nvidia-driver=550.127.05"
„Fabric-Manager=550.127.05"
„cuda=12,5“
„cudnn=9,5.1"
„efa=1,37,0“
„nccl=2,23,4“
„aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws“
Die virtuelle Tensorflow-Umgebung (Aktivierungsbefehlsquelle/) umfasst Folgendes: opt/tensorflow/bin/activate
„Tensorflow = 2.18.0“
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
