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AWS ARM64 Deep-Learning-AMI-GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04)
Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unterErste Schritte mit DLAMI.
AMI-Namensformat
Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber GPU PyTorch 2.5. $ {PATCH-VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {YYY-MM-DD}
EC2 Unterstützte Instanzen
G5g
Das AMI umfasst Folgendes:
Unterstützter AWS Service: Amazon EC2
Betriebssystem: Ubuntu 22.04
Rechenarchitektur: ARM64
Python:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
Python-Version: 3.11
NVIDIA-Treiber:
OS Nvidia-Treiber: 550.144.03
NVIDIA 4.4-Stapel: CUDA12
CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad:/-12.4/ usr/local/cuda
-
Standard-CUDA: 12.4
PFAD/-12.4/ usr/local/cuda points to /usr/local/cuda
-
Die folgenden Umgebungsvariablen wurden aktualisiert:
LD_LIBRARY_PATH soll/64 haben usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/sbsa-linux/lib:/usr/local/cuda/nvvm/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib
PATH soll//haben usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include
Die kompilierte System-NCCL-Version ist unter/usr/local/cuda/vorhanden: 2.21.5
PyTorch Kompilierte NCCL-Version aus der Conda-Umgebung: 2.21.5 PyTorch
AWS CLI v2 als aws2 und v1 als aws AWS CLI
EBS-Volumetyp: gp3
Fragen Sie die AMI-ID mit dem SSM-Parameter ab (Beispiel Region ist us-east-1):
aws ssm get-parameter --region
us-east-1
\ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output textAMI-ID abfragen mit AWSCLI (Beispiel Region ist us-east-1):
aws ec2 describe-images --region
us-east-1
\ --owners amazon --filters \ 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text
Datum der Veröffentlichung: 2025-02-17
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250215
Aktualisiert
Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
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.
Entfernt
Datum der Veröffentlichung: 2025-01-21
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250117
Aktualisiert
Veröffentlichungsdatum: 22.11.2024
AMI-Name: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241122
Hinzugefügt
Erste Version der Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) -Serie. Einschließlich einer Conda-Umgebung mit Pytorch, ergänzt durch den NVIDIA-Treiber R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.21.5. PyTorch