As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Arquivos de notas de versão
<a name="archive-detail-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04"></a>

##### Data de lançamento: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04"></a>

**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216

##### Atualização
<a name="w2aac25c13b7b5c15b5b3b5"></a>
+ Atualização do NVIDIA Container Toolkit da versão 1.17.3 para 1.17.4. 
  + Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
  + No NVIDIA Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas compatíveis com CUDA agora está desabilitada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêiner, atualize o LD\$1LIBRARY\$1PATH para incluir as bibliotecas compatíveis com CUDA, conforme mostrado no tutorial [Se você usa uma camada de compatibilidade com CUDA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat).

##### Remoção
<a name="w2aac25c13b7b5c15b5b3b7"></a>
+ As bibliotecas de espaço do usuário cuobj e nvdisasm foram removidas fornecidas pelo kit de ferramentas [NVIDIA CUDA para abordar as CVEs presentes no boletim de segurança do kit de ferramentas](https://docs.nvidia.com/cuda/) [NVIDIA](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594) CUDA de 18 de fevereiro de 2025

##### Data de lançamento: 2025-01-21
<a name="2025-01-21-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04"></a>

**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119

##### Atualização
<a name="w2aac25c13b7b5c15b5b5b5"></a>
+ [O driver Nvidia foi atualizado da versão 550.127.05 para 550.144.03 para o endereço CVEs presente no boletim de segurança do driver de vídeo GPU NVIDIA de janeiro de 2025.](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

##### Data de lançamento: 2024-11-21
<a name="2024-11-21-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04"></a>

**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121

##### Adição
<a name="w2aac25c13b7b5c15b5b7b5"></a>
+ Lançamento inicial da série Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.21.5 e EFA=1.37.0. PyTorch 

##### Fixo
<a name="w2aac25c13b7b5c15b5b7b7"></a>
+ Devido a uma alteração no kernel do Ubuntu para solucionar defeitos na funcionalidade de Randomização do Layout do Espaço de Endereçamento do Kernel (KASLR), as instâncias G4Dn/G5 não conseguem inicializar corretamente o CUDA no driver OSS Nvidia. Para mitigar esse problema, esse DLAMI inclui uma funcionalidade que carrega dinamicamente o driver proprietário para instâncias G4Dn e G5. Aguarde um breve período de inicialização desse carregamento para garantir que as instâncias funcionem corretamente.
  + Para conferir o status e a integridade desse serviço, use estes comandos:

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