Archivos de notas de la versión
Fecha de la versión: 17/02/2025
Nombre de AMI: AMI de aprendizaje profundo del controlador con software de código abierto de Nvidia - GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216
Actualizado
Se ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA de la versión 1.17.3 a la versión 1.17.4.
Consulte la página de notas de la versión aquí para obtener más información: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
En la versión 1.17.4 del kit de herramientas de contenedores, el montaje de bibliotecas de compatibilidad con CUDA se ha desactivado. Para garantizar la compatibilidad con varias versiones de CUDA en los flujos de trabajo de contenedores, asegúrese de actualizar su LD_LIBRARY_PATH para incluir las bibliotecas de compatibilidad con CUDA, tal y como se muestra en el tutorial Si utiliza una capa de compatibilidad CUDA.
Eliminaciones
Se han eliminado las bibliotecas de espacio de usuario cuobj y nvdisasm proporcionadas por el kit de herramientas de CUDA de NVIDIA
para corregir los CVE, tal como aparecen en el boletín de seguridad del kit de herramientas de CUDA de NVIDIA del 18 de febrero de 2025 .
Fecha de la versión: 21-01-2025
Nombre de AMI: AMI de aprendizaje profundo del controlador con software de código abierto de Nvidia - GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119
Actualizado
Se ha actualizado el controlador de Nvidia de la versión 550.127.05 a la 550.144.03 para corregir los CVE, tal como aparecen en el boletín de seguridad de los controladores de pantalla de GPU de NVIDIA de enero de 2025
.
Fecha de la versión: 2024-11-21
Nombre de AMI: AMI de aprendizaje profundo del controlador con software de código abierto de Nvidia - GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121
Se agregó
Versión inicial de la serie de AMI de aprendizaje profundo - GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Incluye un entorno de conda pytorch complementado con el controlador NVIDIA R550, CUDA=12.4.1, CUDNN=8.9.7, PyTorch NCCL=2.21.5 y EFA=1.37.0.
Fixed
Debido a un cambio en el kernel de Ubuntu para corregir un defecto en la funcionalidad de asignación al azar del diseño del espacio de direcciones del núcleo (KASLR), las instancias G4Dn/G5 no pueden inicializar CUDA correctamente en el controlador con software de código abierto de Nvidia. Para mitigar este problema, esta DLAMI incluye una funcionalidad que carga dinámicamente el controlador propietario para las instancias G4Dn y G5. A fin de garantizar el correcto funcionamiento de las instancias, espere un breve período de inicialización mientras cargan.
Puede utilizar los siguientes comandos para comprobar el estado y la condición del servicio:
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.serviceactive
