Arquivo de notas de versão - AMIs de deep learning da AWS

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Arquivo de notas de versão

Data de lançamento: 2025-02-17

Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250215

Atualizado
  • Kit de ferramentas de contêiner NVIDIA atualizado da versão 1.17.3 para a versão 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

    • Na versão 1.17.4 do Container Toolkit, a montagem das bibliotecas de compatibilidade CUDA agora está desativada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêineres, certifique-se de atualizar seu LD_LIBRARY_PATH para incluir suas bibliotecas de compatibilidade CUDA, conforme mostrado no tutorial Se você usar uma camada de compatibilidade CUDA.

Removido
Data de lançamento: 2025-01-20

Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250118

Atualizado
Data de lançamento: 2024-12-09

Nome da AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20241206

Adicionado
  • Lançamento inicial da série Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04).

    • O software inclui o seguinte:

      • “nvidia-driver = 550.127.05"

      • “gerenciador de tecidos = 550,127,05"

      • “cuda = 12,5”

      • “cudnn = 9.5.1"

      • “efa = 1,37,0"

      • “nccl=2.23,4"

      • “aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws”

  • O ambiente virtual Tensorflow (fonte do comando de ativação/opt/tensorflow/bin/activate) inclui o seguinte:

    • “tensorflow = 2.18.0"

Fixo
  • Devido a uma alteração no kernel do Ubuntu para solucionar um defeito na funcionalidade KASLR (Kernel Address Space Layout Randomization), as instâncias G4Dn/G5 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 para esse carregamento para garantir que suas instâncias funcionem corretamente.

    • Para verificar o status e a integridade desse serviço, você pode usar os seguintes comandos:

sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active