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# Archiv der Versionshinweise
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##### Datum der Veröffentlichung: 2025-08-14
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**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04) 20250814

##### Hinzugefügt
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+ Unterstützung für P5.4xLarge-Instances hinzugefügt

##### Aktualisiert
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+ EFA wurde auf 1.43.1 aktualisiert

##### Datum der Veröffentlichung: 2025-06-03
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**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04) 20250602

##### Hinzugefügt
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+ Erste Version der Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04) -Serie. Einschließlich einer virtuellen Python-Umgebung pytorch (source/opt/pytorch/bin/activate), ergänzt mit NVIDIA-Treiber R570, CUDA=12.8, cuDNN=9.10, NCCL=2.26.5 und EFA=1.40.0. PyTorch 

##### Bekannte Probleme
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+ „Mit der Rechenkapazität sm10.0 (Blackwell-Architektur) GPUs enthält der FP8 Datentyp mit skalierter Aufmerksamkeit auf das Punktprodukt einen Deadlock, der dazu führt, dass der Kernel unter bestimmten Umständen hängen bleibt, z. B. wenn das Problem groß ist oder die GPU mehrere Kernel gleichzeitig ausführt. Ein Fix ist für eine future Version geplant.“ [[CuDNN 9.10.0 Versionshinweise](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/release-notes.html#cudnn-9-10-0)]
  + Benutzer, die P6-B200-Instances mit FP8 Daten und skalierter Aufmerksamkeit auf Punktprodukte ausführen möchten, sollten erwägen, Flash Attention manuell zu installieren.