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AWS GPU ARM64 AMI PyTorch 2.4 de aprendizaje profundo (Ubuntu 22.04)
Para obtener ayuda para comenzar, consulte Introducción a las DLAMI.
Formato del nombre de AMI
Controlador de aprendizaje profundo ARM64 AMI OSS Nvidia GPU PyTorch 2.4. $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {AAAA-MM-DD}
EC2 Instancias compatibles
G5g
La AMI incluye lo siguiente:
AWS Servicio compatible: Amazon EC2
Sistema operativo: Ubuntu 22.04
Arquitectura de cómputo: 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 NVIDIA CUDA12 1.1:
Ruta de instalación de CUDA, NCCL y CUDDN:/-12.4/ usr/local/cuda
-
CUDA predeterminado: 12.4
RUTAusr/local/cuda points to /usr/local/cuda/-12.4/
-
Se han actualizado las siguientes variables de entorno:
LD_LIBRARY_PATH tendrá/64 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 para tener//usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include
Sistema compilado (versión NCCL) presente enusr/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
AMI-ID de la consulta con el parámetro de SSM (la región de ejemplo es 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 textConsulta el AMI-ID con AWSCLI (por ejemplo, la región es 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
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.
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
Se eliminaron las bibliotecas de espacio de usuario cuobj y nvdisasm proporcionadas por el kit de herramientas CUDA de NVIDIA para abordar las CVEs presentes en el boletín de seguridad del kit de herramientas
NVIDIA CUDA del 18 de febrero de 2025
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 ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA 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
