Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Archiv der Versionshinweise
<a name="archive-detail-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04"></a>

##### Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9b9c15b5b3b5"></a>
+ Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert 
  + [Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Versionshinweisen hier:/1.17.4 https://github.com/NVIDIA/ nvidia-container-toolkit releases/tag/v](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
  + In der Container Toolkit-Version 1.17.4 ist das Mounten von CUDA-kompatiblen Bibliotheken jetzt deaktiviert. [Um die Kompatibilität mit mehreren CUDA-Versionen in Container-Workflows sicherzustellen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihren LD\$1LIBRARY\$1PATH so aktualisieren, dass er Ihre CUDA-Kompatibilitätsbibliotheken enthält, wie im Tutorial Wenn Sie eine CUDA-Kompatibilitätsschicht verwenden gezeigt.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)

##### Entfernt
<a name="w2aac25c13b9b9c15b5b3b7"></a>
+ [Die Benutzerbereichsbibliotheken cuobj und nvdisasm, die vom NVIDIA CUDA-Toolkit bereitgestellt wurden, um die im [NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin vom 18. Februar 2025 enthaltenen Probleme zu beheben](https://docs.nvidia.com/cuda/), wurden entfernt CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)

##### Datum der Veröffentlichung: 20.01.2025
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250118

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9b9c15b5b5b5"></a>
+ [Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.127.05 auf 550.144.03 aktualisiert und entspricht nun der Adresse, die im Sicherheitsbulletin für NVIDIA GPU-Bildschirmtreiber vom Januar 2025 enthalten ist CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

##### Version 2.17.1
<a name="2024-11-18-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04"></a>

**Veröffentlichungsdatum**: 2024-11-18

**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20241115

##### Fixed
<a name="w2aac25c13b9b9c15b5b7b7"></a>
+ Aufgrund einer Änderung im Ubuntu-Kernel zur Behebung eines Fehlers in der KASLR-Funktionalität (Kernel Address Space Layout Randomization) können G4Dn/G5-Instances CUDA auf dem OSS-Nvidia-Treiber nicht ordnungsgemäß initialisieren. Um dieses Problem zu beheben, enthält dieses DLAMI Funktionen, die den proprietären Treiber für G4Dn- und G5-Instances dynamisch laden. Bitte rechnen Sie mit einer kurzen Initialisierungszeit für diesen Ladevorgang, um sicherzustellen, dass Ihre Instanzen ordnungsgemäß funktionieren.
  + Um den Status und den Zustand dieses Dienstes zu überprüfen, können Sie die folgenden Befehle verwenden:

```
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service
active
```

##### Version 2.17.0
<a name="2024-09-25-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04"></a>

**Veröffentlichungsdatum**: 2024-09-25

**AMI-Name**: Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20240924

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c13b9b9c15b5b9b7"></a>
+ Erste Version der Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) -Serie.
  + Die Software umfasst Folgendes:
    + „nvidia-driver=550.90.07"
    + „Fabric-Manager=550.90.07"
    + „cuda=12,3“
    + „cudnn=8,9,7"
    + „efa=1,34,0"
    + „nccl=2,22,3“
    + „aws-nccl-ofi-plugin=v1.11.0-aws“
+ Die virtuelle Tensorflow-Umgebung (Aktivierungsbefehlsquelle/) umfasst Folgendes: opt/tensorflow/bin/activate
  + „Tensorflow = 2.17.0“