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# Note di rilascio
<a name="sagemaker-eks-checkpointless-release-notes"></a>

Consulta le seguenti note di rilascio per tenere traccia degli ultimi aggiornamenti per il SageMaker HyperPod checkpointless training.

**Il SageMaker HyperPod checkpointless training v1.0.1 **

Data: 10 aprile 2026

**Correzioni di bug**
+ È stato corretto il collegamento errato del dispositivo CUDA nel thread di gestione dei guasti. Il thread di gestione degli errori ora imposta correttamente il contesto del dispositivo CUDA utilizzando. `LOCAL_RANK` Questa correzione previene gli errori di mancata corrispondenza del dispositivo durante il ripristino dei guasti durante il processo.

**Il SageMaker HyperPod checkpointless training v1.0.0 **

Data: 03 dicembre 2025

**SageMaker HyperPod Funzionalità di allenamento senza controllo **
+ **Miglioramenti all'inizializzazione delle comunicazioni collettive**: offre nuovi metodi di inizializzazione, Rootless e TCPStoreless per NCCL e Gloo.
+ **Memory-mapped (MMAP) ** Dataloader: memorizza nella cache i batch precaricati in modo che siano disponibili anche quando un errore causa il riavvio del processo di formazione.
+ **Checkpointless**: consente un ripristino più rapido dagli errori di addestramento dei cluster in ambienti di formazione distribuiti su larga scala effettuando ottimizzazioni a livello di framework
+ **Basato su Nvidia Nemo e PyTorch Lightning: sfrutta questi potenti framework per un training dei modelli efficiente e flessibile **
  + [Nividia NeMo ](https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo)
  + [PyTorch Un fulmine ](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/)

**SageMaker HyperPod Contenitore Docker per la formazione senza problemi **

Checkpointless training on HyperPod è basato sul framework NVIDIA. [ NeMo ](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/overview.html) HyperPod checkpointless training mira a recuperare più rapidamente gli errori di addestramento dei cluster in ambienti di formazione distribuiti su larga scala effettuando ottimizzazioni a livello di framework che verranno fornite su un contenitore di base contenente l'immagine di base con NCCL e ottimizzazioni. PyTorch 

**Disponibilità**

Attualmente le immagini sono disponibili solo in:

```
eu-north-1
ap-south-1
us-east-2
eu-west-1
eu-central-1
sa-east-1
us-east-1
eu-west-2
ap-northeast-1
us-west-2
us-west-1
ap-southeast-1
ap-southeast-2
```

ma non disponibile nelle seguenti 3 regioni opt-in:

```
ap-southeast-3
ap-southeast-4
eu-south-2
```

**Dettagli container**

Checkpointless training, contenitore Docker per PyTorch v2.6.0 con CUDA v12.9

```
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423350936952.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
556809692997.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
942446708630.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
391061375763.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
311136344257.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
327873000638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
016839105697.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
356859066553.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
920498770698.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
827510180725.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
885852567298.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
304708117039.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/hyperpod-checkpointless-training:v1.0.1
```

**Pre-installed pacchetti **

```
PyTorch: v2.6.0
CUDA: v12.9
NCCL: v2.27.5
EFA: v1.43.0
AWS-OFI-NCCL v1.16.0
Libfabric version 2.1
Megatron v0.15.0
Nemo v2.6.0rc0
```