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# Versionshinweise
<a name="sagemaker-eks-checkpointless-release-notes"></a>

In den folgenden Versionshinweisen finden Sie die neuesten Updates für das SageMaker HyperPod Checkpointless-Training.

**Das SageMaker HyperPod Checkpointless-Training v1.0.1**

Datum: 10. April 2026

**Fehlerbehebungen**
+ Die falsche CUDA-Gerätebindung im Fehlerbehandlungs-Thread wurde behoben. Der Fehlerbehandlungs-Thread legt den CUDA-Gerätekontext jetzt korrekt fest, indem er `LOCAL_RANK` Mit diesem Fix werden Fehler verhindert, dass Geräte bei der Fehlerbehebung während des Prozesses nicht übereinstimmen.

**Das SageMaker HyperPod Checkpointless-Training v1.0.0**

Datum: 03. Dezember 2025

**SageMaker HyperPod Funktionen für das Training ohne Checkpoint**
+ **Verbesserungen der kollektiven Kommunikationsinitialisierung**: Bietet neuartige Initialisierungsmethoden, Rootless und für NCCL und Gloo. TCPStoreless 
+ **Memory-Mapped (MMAP)** Dataloader: Speichert vorab abgerufene Batches im Cache (persistiert), sodass sie auch dann verfügbar sind, wenn ein Fehler einen Neustart des Trainingsjobs verursacht.
+ **Checkpointless**: Ermöglicht eine schnellere Wiederherstellung nach Cluster-Trainingsfehlern in großen, verteilten Trainingsumgebungen durch Optimierungen auf Framework-Ebene
+ **Basiert auf Nvidia Nemo und PyTorch Lightning**: Nutzt diese leistungsstarken Frameworks für effizientes und flexibles Modelltraining
  + [Nvidia NeMo](https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo)
  + [PyTorch Blitze](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/)

**SageMaker HyperPod Docker-Container für zielloses Training**

[Checkpointless Training on HyperPod basiert auf dem NVIDIA-Framework. NeMo ](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/overview.html) HyperPod Checkpointless Training zielt darauf ab, Cluster-Trainingsfehler in großen verteilten Trainingsumgebungen schneller zu beheben, indem Optimierungen auf Framework-Ebene vorgenommen werden, die auf einem Basiscontainer bereitgestellt werden, der das Basis-Image mit NCCL und Optimierungen enthält. PyTorch 

**Verfügbarkeit**

Derzeit sind Bilder nur verfügbar in:

```
eu-north-1
ap-south-1
us-east-2
eu-west-1
eu-central-1
sa-east-1
us-east-1
eu-west-2
ap-northeast-1
us-west-2
us-west-1
ap-southeast-1
ap-southeast-2
```

aber nicht verfügbar in den folgenden 3 Opt-in-Regionen:

```
ap-southeast-3
ap-southeast-4
eu-south-2
```

**Details zum Container**

Docker-Container für Checkpointless-Training für PyTorch v2.6.0 mit CUDA v12.9

```
963403601044.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
423350936952.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
556809692997.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
942446708630.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
391061375763.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
311136344257.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
327873000638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
016839105697.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
356859066553.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
920498770698.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
827510180725.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
885852567298.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
304708117039.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
```

**Vorinstallierte Pakete**

```
PyTorch: v2.6.0
CUDA: v12.9
NCCL: v2.27.5
EFA: v1.43.0
AWS-OFI-NCCL v1.16.0
Libfabric version 2.1
Megatron v0.15.0
Nemo v2.6.0rc0
```