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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 PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216

##### 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\_LIBRARY\_PATH 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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+ Remoção das bibliotecas em espaço de usuário cuobj e nvdisasm, fornecidas pelo [NVIDIA CUDA Toolkit](https://docs.nvidia.com/cuda/), para corrigir as CVEs presentes no [NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin de 18 de fevereiro de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594).

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

##### Atualização
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+ Atualização do driver Nvidia da versão 550.127.05 para 550.144.03 para corrigir as CVEs presentes no [NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin de janeiro de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614).

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

##### Adição
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+ 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
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+ Devido a uma alteração no kernel do Ubuntu para solucionar um defeito na funcionalidade KASLR (Kernel Address Space Layout Randomization), as G4Dn/G5 instâncias não conseguem inicializar adequadamente 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
```