As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
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
As bibliotecas de espaço do usuário cuobj e nvdisasm foram removidas fornecidas pelo kit de ferramentas NVIDIA CUDA para abordar as CVEs presentes no boletim de segurança do kit de ferramentas
NVIDIA CUDA 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
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
Lançamento inicial da série Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com NVIDIA Driver 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 solucionar defeitos na funcionalidade de Randomização do Layout do Espaço de Endereçamento do Kernel (KASLR), as instâncias G4Dn/G5 não conseguem inicializar corretamente 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