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# Arquivos de notas de versão
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##### Data de lançamento: 2025-02-17
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**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### Atualização
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+ 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
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+ 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: 2025-01-20
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**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250118

##### Atualização
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+ [Driver Nvidia 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)

##### Versão 2.17.1
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**Data de lançamento**: 2024-11-18

**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20241115

##### Fixo
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+ 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
```

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

**Data de lançamento**: 2024-09-25

**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20240924

##### Adição
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+ Lançamento inicial da série Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04).
  + O software inclui o seguinte:
    + "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”
+ O ambiente virtual Tensorflow (fonte do comando de ativação/opt/tensorflow/bin/activate) inclui o seguinte:
  + “tensorflow=2.17.0”