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Arquivos de notas de versão
Data de lançamento: 2025-02-17
Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216
Atualização
Atualização do NVIDIA Container Toolkit da versão 1.17.3 para 1.17.4.
Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
No NVIDIA Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas compatíveis com CUDA agora está desabilitada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêiner, atualize o LD_LIBRARY_PATH para incluir as bibliotecas compatíveis com CUDA, conforme mostrado no tutorial Se você usa uma camada de compatibilidade com CUDA.
Remoção
Remoção das bibliotecas em espaço de usuário cuobj e nvdisasm, fornecidas pelo NVIDIA CUDA Toolkit
, para corrigir as CVEs presentes no NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin de 18 de fevereiro de 2025 .
Data de lançamento: 2025-01-21
Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119
Atualização
Atualização do driver Nvidia da versão 550.127.05 para 550.144.03 para corrigir as CVEs presentes no NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin de janeiro de 2025
.
Data de lançamento: 2024-11-21
Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121
Adição
Versão inicial da série Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com o driver NVIDIA R550, CUDA = 12.4.1, CUDNN = 8.9.7, NCCL = 2.21.5 e EFA = 1.37.0. PyTorch
Fixo
Devido a uma alteração no kernel do Ubuntu para resolver um defeito na funcionalidade Kernel Address Space Layout Randomization (KASLR), as G4Dn/G5 instâncias não conseguem inicializar adequadamente o CUDA no driver OSS Nvidia. Para mitigar esse problema, esse DLAMI inclui uma funcionalidade que carrega dinamicamente o driver proprietário para instâncias G4Dn e G5. Aguarde um breve período de inicialização desse carregamento para garantir que as instâncias funcionem corretamente.
Para conferir o status e a integridade desse serviço, use estes comandos:
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.serviceactive
