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AWS GPU AMI PyTorch 2.4 ARM64 de aprendizaje profundo (Ubuntu 22.04) - AWS Deep Learning AMIs
Formato de nombre de AMIInstancias de EC2 admitidasContenido de AMIFecha de lanzamiento: 17/02/2020Fecha de la versión: 21-01-2025Fecha de la versión: 30/09/2024Fecha de la versión: 26/09/2024

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AWS GPU AMI PyTorch 2.4 ARM64 de aprendizaje profundo (Ubuntu 22.04)

Para obtener ayuda para comenzar, consulte Introducción a las DLAMI.

Formato de nombre de AMI

  • Controlador Nvidia GPU PyTorch 2.4 de aprendizaje profundo ARM64 AMI OSS. $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD

Instancias de EC2 admitidas

  • G5g

La AMI incluye lo siguiente:

  • AWS Servicio compatible: Amazon EC2

  • Sistema operativo: Ubuntu 22.04

  • Arquitectura de computación: ARM64

  • Python:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python

  • Versión de Python: 3.11

  • Controlador de NVIDIA:

    • Controlador con software de código abierto de NVIDIA: 550.144.03

  • Pila CUDA12.1 de NVIDIA:

    • Ruta de instalación de CUDA, NCCL y CUDDN://cuda-12.4/ usr/local

    • CUDA predeterminado: 12.4

      • usr/localPATH/usr/local/cuda apunta a//cuda-12.4/

      • Se han actualizado las siguientes variables de entorno:

        • LD_LIBRARY_PATH debe tener//://cuda:///sbsa-cuda/lib:/usr/local//lib64:///usr/localcuda/lib64usr/localusr/localcuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64

        • PATH para tenerusr/local/cuda/bincuda/include/usr/local:////

    • Sistema compilado (versión NCCL) presente en//usr/local/cuda/: 2.21.5

    • PyTorch Versión NCCL compilada del entorno conda: 2.20.5 PyTorch

  • AWS CLI v2 como aws2 y v1 como aws AWS CLI

  • Tipo de volumen EBS: gp3

  • Consulta AMI-ID con el parámetro SSM (la región de ejemplo es us-east-1):

    aws ssm get-parameter --region us-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 text

  • Consulte AMI-ID con AWSCLI (la región de ejemplo es 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 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \
    --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
    --output text

Fecha de lanzamiento: 17/02/2020

Nombre de AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215

Actualizado

  • Se ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA de la versión 1.17.3 a la versión 1.17.4.

    • Consulte la página de notas de la versión aquí para obtener más información: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4

    • En la versión 1.17.4 del kit de herramientas de contenedores, el montaje de bibliotecas de compatibilidad con CUDA se ha desactivado. Para garantizar la compatibilidad con varias versiones de CUDA en los flujos de trabajo de contenedores, asegúrese de actualizar su LD_LIBRARY_PATH para incluir las bibliotecas de compatibilidad con CUDA, tal y como se muestra en el tutorial Si utiliza una capa de compatibilidad CUDA.

Eliminaciones

Fecha de la versión: 21-01-2025

Nombre de AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117

Actualizado

Fecha de la versión: 30/09/2024

Nombre de AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927

Actualizado

  • Se actualizó el kit de herramientas Nvidia Container de la versión 1.16.1 a la 1.16.2 para corregir la vulnerabilidad de seguridad. CVE-2024-0133

Fecha de la versión: 26/09/2024

Nombre de AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926

Added

  • Versión inicial de la serie Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluye un entorno conda pytorch complementado con el controlador NVIDIA R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch