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AWS Deep Learning ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unter. Erste Schritte mit DLAMI
AMI-Namensformat
Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4. $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD
Unterstützte EC2-Instances
G5g
Das AMI beinhaltet Folgendes:
Unterstützter AWS Dienst: Amazon EC2
Betriebssystem: Ubuntu 22.04
Compute-Architektur: ARM64
Python:/opt/conda/envs/pytorchbin/python
Python-Version: 3.11
NVIDIA-Treiber:
OSS Nvidia-Treiber: 550.144.03
CUDA12.1 NVIDIA-Stapel:
CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad://cuda-12.4/ usr/local
-
Standard-CUDA: 12.4
usr/localPATH/usr/local/cuda zeigt auf//cuda-12.4/
-
Die folgenden Umgebungsvariablen wurden aktualisiert:
LD_LIBRARY_PATH erhält//://:/usr/localcuda/libusr/local/cuda:///sbsa-cuda/lib64:usr/local/usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
PATH, um//usr/localcuda/include/zu haben:///usr/localcuda/bin
Die kompilierte NCCL-Version des Systems befindet sich unter/usr/local/cuda/: 2.21.5
PyTorch Kompilierte NCCL-Version aus der Conda-Umgebung: 2.20.5 PyTorch
AWS CLI v2 als aws2 und v1 als aws AWS CLI
EBS-Datenträgertyp: gp3
Abfrage AMI-ID mit SSM-Parameter (Beispielregion ist us-east-1):
aws ssm get-parameter --regionus-east-1\ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output textAbfrage AMI-ID mit AWSCLI (Beispielregion ist us-east-1):
aws ec2 describe-images --regionus-east-1\ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text
Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215
Aktualisiert
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: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
In der Container Toolkit-Version 1.17.4 ist das Mounten von CUDA-kompatiblen Bibliotheken jetzt deaktiviert. Um die Kompatibilität mit mehreren CUDA-Versionen in Container-Workflows sicherzustellen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihren LD_LIBRARY_PATH so aktualisieren, dass er Ihre CUDA-Kompatibilitätsbibliotheken enthält, wie im Tutorial Wenn Sie eine CUDA-Kompatibilitätsschicht verwenden gezeigt. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat
Entfernt
Die Userspace-Bibliotheken cuobj und nvdisasm, die vom NVIDIA CUDA Toolkit bereitgestellt wurden, um CVEs zu behandeln, die im
NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin vom 18. Februar 2025 enthalten waren, wurden entfernt https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594
Veröffentlichungsdatum: 2025-01-21
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117
Aktualisiert
Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.127.05 auf 550.144.03 aktualisiert, um CVEs zu beheben, die im NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin für Januar 2025 enthalten sind. https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614
Veröffentlichungsdatum: 2024-09-30
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927
Aktualisiert
Das Nvidia Container Toolkit wurde von Version 1.16.1 auf 1.16.2 aktualisiert, um die Sicherheitslücke zu beheben. CVE-2024-0133
Veröffentlichungsdatum: 2024-09-26
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926
Hinzugefügt
Erste Veröffentlichung der Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) -Serie. Einschließlich eines Pytorchs für die Conda-Umgebung, ergänzt durch den NVIDIA-Treiber R550, CUDA=12.4, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch
