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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 TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### 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\$1LIBRARY\$1PATH 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: 2025-01-20
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04"></a>

**Nome AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250118

##### Aggiornato
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+ [Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.90.07 alla 550.127.05 all'indirizzo riportato nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025 CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

##### Data di rilascio: 2024-12-09
<a name="2024-12-09-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04"></a>

**Nome AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20241206

##### Aggiunto
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+ Versione iniziale della serie Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04).
  + Il software include quanto segue:
    + «nvidia-driver=550.127.05"
    + «fabric-manager=550.127.05"
    + «cuda=12,5"
    + «cudn=9.5.1"
    + «efa=1,37.0"
    + «nccl=2.23,4"
    + «aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws»
+ L'ambiente virtuale Tensorflow (fonte del comando di attivazione/) include quanto segue: opt/tensorflow/bin/activate
  + «tensorflow=2.18.0"

##### Fixed
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+ A causa di una modifica nel kernel di 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
```