版本備註封存

• 新增對 P5.4xlarge 執行個體的支援

• 升級 EFA 至 1.43.1

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 81.2 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 81.2 版

• 已將 Nvidia 驅動程式從 550.144.03 版升級至 550.163.01，以解決 2025 年 4 月 NVIDIA GPU 顯示驅動程式安全公告中存在的 CVEs

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.6 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.4 版

• 將 NVIDIA Container Toolkit 從 1.17.3 版更新至 1.17.4 版

  • 如需詳細資訊，請參閱此處的版本備註頁面：https：//https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4

  • 在 Container Toolkit 1.17.4 版中，CUDA Compat 程式庫的掛載現已停用。為了確保與容器工作流程上的多個 CUDA 版本相容，請確保您更新 LD_LIBRARY_PATH 以包含 CUDA 相容性程式庫，如此處「如果您使用 CUDA 相容性層」教學課程 - https：//https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat 所示

• 已移除 NVIDIA CUDA 工具組提供的使用者空間程式庫 cuobj 和 nvdisasm，以解決 2025 年 2 月 18 日 NVIDIA CUDA Toolkit 安全公告中存在的 CVEs

AMI 名稱

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.2 版

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.4 版

• 已將 EFA 版本從 1.37.0 升級至 1.38.0

  • EFA 現在會綁定 AWS OFI NCCL 外掛程式，此外掛程式現在可在 中找到/opt/amazon/ofi-nccl，而非原始的 /opt/aws-ofi-nccl/。如果更新 LD_LIBRARY_PATH 變數，請確保您正確修改 OFI NCCL 位置。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.3 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.1 版

• 已將 Nvidia 驅動程式從 550.127.05 版升級至 550.144.03，以解決 2025 年 1 月 NVIDIA GPU 顯示驅動程式安全公告中存在的 CVEs

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 80.1 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.9 版

• 已將 Nvidia Container Toolkit 從 1.17.0 版升級至 1.17.3 版

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.9 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.7 版

• 已將 Nvidia Container Toolkit 從 1.16.2 版升級至 1.17.0，以解決安全性漏洞 CVE-2024-0134。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.6 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.6 版

• 已將 Nvidia 驅動程式從 550.90.07 版升級至 550.127.05，以解決 2024 年 10 月 NVIDIA GPU 顯示安全公告中存在的 CVEs

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.3 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 79.3 版

• 已將 Nvidia Container Toolkit 從 1.16.1 版升級至 1.16.2 版，解決安全性漏洞 CVE-2024-0133。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.6 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.7 版

• 從 Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI 移除 aws_neuron_pytorch_p38 和 aws_neuron_tensorflow_p38 conda 環境。

• 從深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI 移除 Inf1 執行個體系列支援。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.5 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.5 版

• 將 Nvidia 驅動程式版本從 535.183.01 更新至 535.161.08

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.1 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.1 版

• 在 pytorch_p310 環境中，將 torchserve 從 v0.8.2 更新至 v0.11.0。 https://github.com/pytorch/serve/releases/tag/v0.11.0

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.0 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 78.0 版

• TensorFlow tensorflow2_p310 環境中，TensorFlow 版本從 2.15 更新至 2.16。

• 將 EFA 版本從 1.30 版更新至 1.32 版

• 將 AWS OFI NCCL 外掛程式從 1.7.4 版更新至 1.9.1 版

• 將 Nvidia 容器工具組從 1.13.5 版更新至 1.15.0 版

  • 注意：1.15.0 版不包含 nvidia-container-runtime 和 nvidia-docker2 套件。建議遵循 Nvidia 容器工具組文件，直接使用 nvidia-container-toolkit 套件。 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/sample-workload.html

• 新增 CUDA12.3 堆疊與 CUDA12.3、NCCL 2.21.5、CuDNN 8.9.7

• 已移除 CUDA11.7、存在於 /usr/local/cuda-11.7 和 /usr/local/cuda-12.0 的 CUDA12.0 堆疊usr/local/cuda-12

• 移除 nvidia-docker2 套件及其命令 nvidia-docker，作為從 1.13.5 到 1.15.0 的 Nvidia 容器工具組更新的一部分，其中不包含 nvidia-container-runtime 和 nvidia-docker2 套件。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 77.0 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 77.0 版

• PyTorch 版本從 2.1 更新至 2.2。

• 對於 OSS Nvidia 驅動程式 DLAMIs，新增了 G6 和 Gr6 EC2 執行個體支援。如需詳細資訊，請參閱 EC2 執行個體選擇頁面。

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.8 版

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.9 版

• 在私有和 OSS Nvidia 驅動程式 DLAMIs 中，將 Nvidia 驅動程式從 535.161.08 更新535.104.12為 。

• 每個 DLAMI 支援的新執行個體如下所示：

  • Deep Learning with Proprietary Nvidia Driver 支援 G3 （不支援 G3.16x)、P3、P3dn、Inf1

  • 搭配 OSS Nvidia Driver 的深度學習支援 G4dn、G5、P4d、P4de。

• 從私有 Nvidia 驅動程式 DLAMI 移除 G4dn、G5、G3.16x EC2 執行個體支援。

AMI 名稱

• 深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.8 版

• 在 AMI 中將 awscliv2 新增為 /usr/local/bin/aws2，並在私有 Nvidia 驅動程式 AMI /usr/local/bin/aws上新增 awscliv1

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.7 版

• 在 AMI 中將 awscliv2 新增為 /usr/local/bin/aws2，並在 OSS Nvidia 驅動程式 AMI /usr/local/bin/aws上新增 awscliv1

• 根據目前的支援，以 G4dn 和 G5 支援更新 OSS Nvidia 驅動程式 DLAMI，如下所示：

  • Deep Learning Base 專屬 Nvidia Driver AMI (Amazon Linux 2) 支援 P3、P3dn、G3、G5、G4dn。

  • Deep Learning Base OSS Nvidia Driver AMI (Amazon Linux 2) 支援 G4dn、G5、P4、P5。

• OSS Nvidia 驅動程式 DLAMIs建議用於 G4dn、G5、P4、P5。

• 將 TensorFlow 從 2.13.0 更新至 2.15.0

• 將 EFA 從 1.29.0 更新至 1.30.0

• 將 AWS-OFI-NCCL 從 1.7.3-aws 更新為 1.7.4-aws

• 在深度學習專屬 Nvidia 驅動程式 AMI 上將 Nvidia 驅動程式更新為 535.104.12

• 在深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI 上將 Nvidia 驅動程式更新為 535.154.05

AMI 名稱

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.2 版

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 76.4 版

• 更新 runc 套件版本以使用 CVE-2024-21626 的修補程式。

• 將 PyTorch 從 2.0.1 更新至 2.1.0

AMI 名稱

• 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 75.1 版

• Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI (Amazon Linux 2) 75.1 版

• AWS 深度學習 AMI (DLAMI) 分為兩個不同的群組：

  • 使用 Nvidia 專屬驅動程式的 DLAMI （支援 P3、P3dn、G3、G5、G4dn)。

  • 使用 Nvidia OSS 驅動程式啟用 EFA （以支援 P4、P5) 的 DLAMI。

• 如需 DLAMI 分割的詳細資訊，請參閱公開公告。

• AWS 上述的 cli 查詢位於項目符號點查詢 AMI-ID 與 AWSCLI 下的版本備註中 （範例區域為 us-east-1) AWSCLI

• EFA 從 1.26.1 更新至 1.29.0

• GDRCopy 從 2.3 更新至 2.4