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# Archivio delle note di rilascio
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##### Data di rilascio: 2025-02-17
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**Nome AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216

##### Aggiornato
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+ Aggiornato NVIDIA Container Toolkit dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4 
  + [Per ulteriori informazioni, consulta la pagina delle note di rilascio qui:/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)
  + Nella versione 1.17.4 di Container Toolkit, il montaggio delle librerie compatte CUDA è ora disabilitato. [Per garantire la compatibilità con più versioni CUDA sui flussi di lavoro dei container, assicurati di aggiornare LD\_LIBRARY\_PATH per includere le tue librerie di compatibilità CUDA, come mostrato nel tutorial If you use a CUDA compatibility layer.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)

##### Rimosso
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+ [Sono state rimosse le librerie di spazio utente cuobj e nvdisasm fornite dal toolkit NVIDIA CUDA e presenti nel [NVIDIA CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/) Toolkit Security Bulletin del 18 febbraio 2025 CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)

##### Data di rilascio: 2025-01-21
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**Nome AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119

##### Aggiornato
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+ [Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.127.05 alla 550.144.03 come indicato nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025. CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

##### Data di rilascio: 2024-11-21
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**Nome AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121

##### Aggiunto
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+ Versione iniziale della serie Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Include un pytorch in ambiente conda abbinato a NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.21.5 ed EFA=1.37.0. PyTorch 

##### Fixed
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+ A causa di una modifica nel kernel Ubuntu per risolvere un difetto nella funzionalità Kernel Address Space Layout Randomization (KASLR), le istanze G4Dn/G5 non sono in grado di inizializzare correttamente CUDA sul driver OSS Nvidia. Per mitigare questo problema, questo DLAMI include funzionalità che caricano dinamicamente il driver proprietario per le istanze G4Dn e G5. Attendi un breve periodo di inizializzazione per questo caricamento per garantire che le istanze siano in grado di funzionare correttamente.
  + Per verificare lo stato e l'integrità di questo servizio, puoi utilizzare i seguenti comandi:

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