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# Das ARM64 DLAMI
AWS ARM64 GPUs DLAMIs sind so konzipiert, dass sie eine hohe Leistung und Kosteneffizienz für Deep-Learning-Workloads bieten. Insbesondere der G5G-Instanztyp verfügt über den ARM64-basierten [AWS Graviton2-Prozessor](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/), der von Grund auf neu entwickelt AWS und dafür optimiert wurde, wie Kunden ihre Workloads in der Cloud ausführen. AWS ARM64 DLAMIs Die GPU ist mit Docker, NVIDIA Docker, NVIDIA Driver, CUDA, cuDNN, NCCL sowie beliebten Frameworks für maschinelles Lernen wie und vorkonfiguriert. TensorFlow PyTorch
Mit dem Instance-Typ G5G können Sie die Preis- und Leistungsvorteile von Graviton2 nutzen, um GPU-beschleunigte Deep-Learning-Modelle zu deutlich geringeren Kosten im Vergleich zu x86-basierten Instances mit GPU-Beschleunigung bereitzustellen.
## Wählen Sie ein ARM64 DLAMI
Starten Sie eine [G5g-Instance](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g5g/) mit dem ARM64 DLAMI Ihrer Wahl.
step-by-stepAnweisungen zum Starten eines DLAMI finden Sie unter [Starten und Konfigurieren eines](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/launch-config.html) DLAMI.
Eine Liste der neuesten ARM64 DLAMIs Versionen finden Sie in den [Versionshinweisen für DLAMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html).
## Erste Schritte
Die folgenden Themen zeigen Ihnen, wie Sie mit der Verwendung des ARM64 DLAMI beginnen können.
**Topics**
+ [Wählen Sie ein ARM64 DLAMI](#tutorial-arm64-select-dlami)
+ [Erste Schritte](#tutorial-arm64-get-started)
+ [Verwenden der ARM64 GPU PyTorch DLAMI](tutorial-arm64-pytorch.md)