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# AWS Deep-Learning-AMI-GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04)
<a name="aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unter. [Erste Schritte mit DLAMI](getting-started.md)

#### AMI-Namensformat
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {YYYY-MM-DD}
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {YYYY-MM-DD}

#### Unterstützte EC2-Instances
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Weitere Informationen finden Sie unter [Wichtige Änderungen an DLAMI](important-changes.md)
+ Deep Learning mit OSS Der Nvidia-Treiber unterstützt G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
+ Deep Learning mit proprietärem Nvidia-Treiber unterstützt G3 (G3.16x nicht unterstützt), P3, P3dn

#### Das AMI umfasst Folgendes:
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ **Unterstützter AWS Dienst**: EC2
+ **Betriebssystem**: Ubuntu 20.04
+ **Rechenarchitektur**: x86
+ **Python**:/opt/tensorflow/bin/python3.10
+ **TensorFlow Ausführung: 2.16**
+ **NVIDIA-Treiber**:
  + OS Nvidia-Treiber: 550.144.03
  + Proprietärer Nvidia-Treiber: 550.144.03
+ ** CUDA12 NVIDIA-Stapel**:
  + CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad:/-12.3/ usr/local/cuda
+ **EFA-Installationsprogramm:** 1.34.0
+ **AWS CLI v2** als **AWS CLI aws2** und v1 als aws
+ **EBS-Volumetyp**: gp3
+ **AMI-ID mit SSM-Parameter abfragen (Beispielregion ist** us-east-1):
  + **OSS Nvidia-Treiber**:

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
  + **Eigener Nvidia-Treiber**:

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
+ **AMI-ID abfragen mit AWSCLI (Beispielregion ist us-east-1**):
  + **OSS Nvidia-Treiber:**

    ```
    aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```
  + **Eigener Nvidia-Treiber**:

    ```
    aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```

#### Notice (Hinweis)
<a name="notices-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

##### Die Keras-Version wurde an 2.0 statt an 3.0 gepinnt
<a name="w2aac25c13b9c13c11b3"></a>

Mit der neuesten Version TF2 1.6 wurde Keras von der Hauptversion 2 auf die Hauptversion 3.0 aktualisiert. Diese Keras-Version ist eine komplette Neufassung des Keras-Pakets (weitere Informationen finden Sie in der [Keras 3-Dokumentation](https://keras.io/keras_3/)). Um die Kompatibilität mit den Workflows unserer Kunden sicherzustellen, haben wir die Keras-Versionen unter Verwendung der Umgebungsvariablen TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1 an 2.0 angeheftet. Wenn Ihre Workflows die Verwendung von Keras 3.0 erfordern, entfernen Sie diese Umgebungsvariable mit dem folgenden Skript aus Ihrer virtuellen Umgebung /opt/tensorflow: TensorFlow 

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```

#### Datum der Veröffentlichung: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c13b7"></a>
+ Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
  + [Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Versionshinweisen hier:/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)

##### Entfernt
<a name="w2aac25c13b9c13c13b9"></a>
+ [Die vom NVIDIA CUDA-Toolkit bereitgestellten Benutzerbereichsbibliotheken cuobj und nvdisasm wurden entfernt.](https://docs.nvidia.com/cuda/)

#### Datum der Veröffentlichung: 2025-01-20
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c15b7"></a>
+ [Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.127.05 auf 550.144.03 aktualisiert, um die aktuelle Situation von CVE im NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin für Januar 2025 zu beheben](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

#### Datum der Veröffentlichung: 22.10.2024
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c17b7"></a>
+ [Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.90.07 auf 550.127.05 aktualisiert, um die aktuelle Situation von CVE im NVIDIA GPU Display Security Bulletin für Oktober 2024 zu beheben](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)

#### Datum der Veröffentlichung: 2024-10-04
<a name="2024-10-04-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c19b7"></a>
+ [Das Nvidia Container Toolkit wurde von Version 1.16.1 auf 1.16.2 aktualisiert und die Sicherheitslücke CVE-2024-0133 behoben.](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

#### Datum der Veröffentlichung: 20.09.2021
<a name="2024-09-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c21b7"></a>
+ Der Nvidia-Treiber und der Fabric Manager wurden von Version 535.183.01 auf 550.90.07 aktualisiert
+ Die EFA-Version wurde von 1.32.0 auf 1.34.0 aktualisiert
+ Version von PyTorch Version 2.3.0 auf 2.3.1 aktualisiert

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c13b9c13c21b9"></a>
+ Unterstützung für P5e EC2-Instance auf OSS Nvidia-Treiberimages hinzugefügt.

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-08-19
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c13b9c13c23b7"></a>
+ [Unterstützung für die G6e EC2-Instance hinzugefügt.](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)

#### Version 2.16.2 — Veröffentlichungsdatum: 2024-07-25
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c25b7"></a>
+ Die TensorFlow Patch-Version wurde von Version 2.16.1 auf 2.16.2 aktualisiert
+ Es wurde behoben, dass die TensorFlow Nebenversion von 2.16 auf 2.17 aktualisiert wurde
  + Die Version Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 enthielt versehentlich die Nebenversion 2.17 statt 2.16. TensorFlow Bitte stellen Sie sicher, dass Workflows, die auf TensorFlow 2.16 angewiesen sind, auf das neueste DLAMI aktualisiert werden.

#### Version 2.16.1 — Veröffentlichungsdatum: 2024-06-06
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b9c13c27b7"></a>
+ Die Nvidia-Treiberversion wurde von 535.161.08 auf 535.183.01 aktualisiert

#### Datum der Veröffentlichung: 2024-05-10
<a name="2024-05-10-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen:**

Weitere Informationen finden Sie unter [Wichtige Änderungen an DLAMI](important-changes.md)
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
+ Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c13b9c13c29b9"></a>
+ Erste Veröffentlichung von:
  + Proprietäre Nvidia-Treiberserie mit Deep Learning-AMI-GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + Deep Learning OSS Nvidia-Treiber der AMI-GPU TensorFlow 2.16-Serie (Ubuntu 20.04).
  + Die Software umfasst Folgendes:
    + „nvidia-driver=535.161.08"
    + „Fabric-Manager=535.161.08"
    + „cuda=12,3“
    + „cudnn=8,9,7"
    + „efa=1,32,0"
    + „nccl=2,21,5“
    + „aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws“
+ Virtuelle Tensorflow-Umgebung hinzugefügt (Aktivierungsbefehlsquelle/). opt/tensorflow/bin/activate Diese Umgebung umfasst Folgendes:
  + „tensorflow=2.16.1"
  + HINWEIS
    + Ab Version 1.6 TF2 wird die tf.estimator-API entfernt.
      + Um tf.estimator weiterhin verwenden zu können, müssen Sie TF 2.15 oder eine frühere Version verwenden. Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen zu [TensorFlow 2.16.1](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)
    + Um die Kompatibilität mit den Workflows unserer Kunden sicherzustellen, haben wir die Keras-Versionen mithilfe der Umgebungsvariablen TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1 an 2.0 angeheftet. Wenn Ihre Workflows die Verwendung von Keras 3.0 erfordern, entfernen Sie diese Umgebungsvariable mit dem folgenden Skript aus Ihrer virtuellen Umgebung /opt/tensorflow: TensorFlow 

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```