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# SageMaker AI 데이터 병렬 처리 라이브러리 릴리스 정보
SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화(SMDDP) 라이브러리의 최신 업데이트를 추적하려면 다음 릴리스 정보를 참조하세요.
## SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화 라이브러리 v2.5.0
*날짜: 2024년 10월 17일*
**새로운 기능**
+ CUDA v12.1이 포함된 PyTorch v2.4.1에 대한 지원이 추가되었습니다.
**SageMaker AI 모델 병렬화(SMP) 라이브러리에서 배포한 Docker 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 [SageMaker 모델 병렬화 라이브러리 v2.6.0](model-parallel-release-notes.md#model-parallel-release-notes-20241017)으로 마이그레이션됩니다.
```
658645717510.dkr.ecr..amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.4.1-gpu-py311-cu121
```
SMP Docker 이미지를 사용할 수 있는 리전은 [AWS 리전](distributed-model-parallel-support-v2.md#distributed-model-parallel-availablity-zone-v2) 섹션을 참조하세요.
**이 릴리스의 바이너리 파일**
다음 URL을 사용하여 라이브러리를 다운로드 또는 설치할 수 있습니다.
```
https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.4.1/cu121/2024-10-09/smdistributed_dataparallel-2.5.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
```
## SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화 라이브러리 v2.3.0
*날짜: 2024년 6월 11일*
**새로운 기능**
+ CUDA v12.1 및 Python v3.11을 사용하는 PyTorch v2.3.0에 대한 지원이 추가되었습니다.
+ PyTorch Lightning v2.2.5에 대한 지원이 추가됨 이는 PyTorch v2.3.0용 SageMaker AI 프레임워크 컨테이너에 통합됩니다.
+ 지원되지 않는 인스턴스 유형에 SMDDP 라이브러리를 로드하지 않도록 가져오기 중에 인스턴스 유형 검증이 추가되었습니다. SMDDP 라이브러리와 호환되는 인스턴스 유형 목록은 [지원되는 프레임워크 AWS 리전및 인스턴스 유형](distributed-data-parallel-support.md) 섹션을 참조하세요.
**SageMaker AI 프레임워크 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 다음 [SageMaker AI 프레임워크 컨테이너](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only)로 마이그레이션됩니다.
+ PyTorch v2.3.0
```
763104351884.dkr.ecr..amazonaws.com/pytorch-training:2.3.0-gpu-py311-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
```
SMDDP 라이브러리 및 사전 구축된 컨테이너의 전체 버전 목록은 [지원되는 프레임워크 AWS 리전및 인스턴스 유형](distributed-data-parallel-support.md) 섹션을 참조하세요.
**이 릴리스의 바이너리 파일**
다음 URL을 사용하여 라이브러리를 다운로드 또는 설치할 수 있습니다.
```
https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.3.0/cu121/2024-05-23/smdistributed_dataparallel-2.3.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
```
**기타 변경사항**
+ SMDDP 라이브러리 v2.2.0은 PyTorch v2.2.0용 SageMaker AI 프레임워크 컨테이너에 통합됩니다.
## SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화 라이브러리 v2.2.0
*날짜: 2024년 3월 4일*
**새로운 기능**
+ CUDA v12.1이 포함된 PyTorch v2.2.0에 대한 지원이 추가되었습니다.
**SageMaker AI 모델 병렬화(SMP) 라이브러리에서 배포한 Docker 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 [SageMaker 모델 병렬화 라이브러리 v2.2.0](model-parallel-release-notes.md#model-parallel-release-notes-20240307)으로 마이그레이션됩니다.
```
658645717510.dkr.ecr..amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.2.0-gpu-py310-cu121
```
SMP Docker 이미지를 사용할 수 있는 리전은 [AWS 리전](distributed-model-parallel-support-v2.md#distributed-model-parallel-availablity-zone-v2) 섹션을 참조하세요.
**이 릴리스의 바이너리 파일**
다음 URL을 사용하여 라이브러리를 다운로드 또는 설치할 수 있습니다.
```
https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.2.0/cu121/2024-03-04/smdistributed_dataparallel-2.2.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
```
## SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화 라이브러리 v2.1.0
*날짜: 2024년 3월 1일*
**새로운 기능**
+ CUDA v12.1이 포함된 PyTorch v2.1.0에 대한 지원이 추가되었습니다.
**버그 수정**
+ [SMDDP v2.0.1](#data-parallel-release-notes-20231207)에서 CPU 메모리 누수 문제를 해결했습니다.
**SageMaker AI 프레임워크 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 벤치마크 테스트를 통과했으며 다음 [SageMaker AI 프레임워크 컨테이너](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only)로 마이그레이션됩니다.
+ PyTorch v2.1.0
```
763104351884.dkr.ecr..amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
```
**SageMaker AI 모델 병렬화(SMP) 라이브러리에서 배포한 Docker 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 [SageMaker 모델 병렬화 라이브러리 v2.1.0](model-parallel-release-notes.md#model-parallel-release-notes-20240206)으로 마이그레이션됩니다.
```
658645717510.dkr.ecr..amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.1.2-gpu-py310-cu121
```
SMP Docker 이미지를 사용할 수 있는 리전은 [AWS 리전](distributed-model-parallel-support-v2.md#distributed-model-parallel-availablity-zone-v2) 섹션을 참조하세요.
**이 릴리스의 바이너리 파일**
다음 URL을 사용하여 라이브러리를 다운로드 또는 설치할 수 있습니다.
```
https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.1.0/cu121/2024-02-04/smdistributed_dataparallel-2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
```
## SageMaker AI 분산형 데이터 병렬화 라이브러리 v2.0.1
*날짜: 2023년 12월 7일*
**새로운 기능**
+ AWS 컴퓨팅 리소스 및 네트워크 인프라에 최적화된 `AllGather` 집합 작업의 새로운 SMDDP 구현을 추가했습니다. 자세한 내용은 [SMDDP `AllGather` 집합 작업](data-parallel-intro.md#data-parallel-allgather)를 참조하세요.
+ SMDDP `AllGather` 집합 작업은 PyTorch FSDP 및 DeepSpeed 와 호환됩니다. 자세한 내용은 [PyTorch 훈련 스크립트에서 SMDDP 라이브러리 사용](data-parallel-modify-sdp-pt.md)를 참조하세요.
+ PyTorch v2.0.1에 대한 지원이 추가됨
**알려진 문제**
+ `AllReduce` DDP 모드에서 SMDDP로 훈련하는 동안 점진적 CPU 메모리 증가로 인해 CPU 메모리 누수 문제가 발생합니다.
**SageMaker AI 프레임워크 컨테이너에 통합**
이 버전의 SMDDP 라이브러리는 벤치마크 테스트를 통과했으며 다음 [SageMaker AI 프레임워크 컨테이너](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only)로 마이그레이션됩니다.
+ PyTorch v2.0.1
```
763104351884.dkr.ecr..amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
```
**이 릴리스의 바이너리 파일**
다음 URL을 사용하여 라이브러리를 다운로드 또는 설치할 수 있습니다.
```
https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.0.1/cu118/2023-12-07/smdistributed_dataparallel-2.0.2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
```
**기타 변경사항**
+ 이 릴리스부터 SMDDP 라이브러리에 대한 설명서는 이 *Amazon SageMaker AI 개발자 안내서*에서 모두 확인할 수 있습니다. *Amazon SageMaker AI 개발자 안내서*에 포함된 SMDDP v2에 대한 전체 개발자 안내서로 전환하면서 *SageMaker AI Python SDK 설명서*의 [SMDDP v1.x에 대한 추가 참조](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/smd_data_parallel.html)에 대한 설명서는 더 이상 지원되지 않습니다. 그래도 SMP v1.x 설명서가 필요한 경우 [SageMaker Python SDK v2.212.0 설명서의 다음 설명서 스냅샷](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.212.0/api/training/distributed.html#the-sagemaker-distributed-data-parallel-library)을 참조하세요.