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AWS Processeur graphique AMI ARM64 PyTorch 2.4 pour apprentissage profond (Ubuntu 22.04) - AWS Apprentissage profond (deep learning) AMIs
Format du nom de l'AMIInstances EC2 prises en chargeContenu AMIDate de sortie : 2025-02-17Date de sortie : 2025-01-21Date de sortie : 2024-09-30Date de sortie : 2024-09-26

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AWS Processeur graphique AMI ARM64 PyTorch 2.4 pour apprentissage profond (Ubuntu 22.04)

Pour obtenir de l'aide pour démarrer, consultezCommencer à utiliser le DLAMI.

Format du nom de l'AMI

  • Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4. $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD

Instances EC2 prises en charge

  • G5g

L'AMI inclut les éléments suivants :

  • AWS Service pris en charge : Amazon EC2

  • Système d'exploitation : Ubuntu 22.04

  • Architecture informatique : ARM64

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

  • Version de Python : 3.11

  • Pilote NVIDIA :

    • Pilote OSS Nvidia : 550.144.03

  • CUDA12.1 Stack NVIDIA :

    • Chemin d'installation de CUDA, NCCL et CudDN ://cuda-12.4/ usr/local

    • CUDA par défaut : 12.4

      • PATH/usr/local/cuda pointe vers//cuda-12.4/ usr/local

      • Mise à jour des variables d'environnement ci-dessous :

        • LD_LIBRARY_PATH doit avoir//://cuda/lib:usr/local/usr/local/cuda:/usr/local//sbsa- cuda/lib64 ://usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64

        • CHEMIN à avoir/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/

    • Version NCCL du système compilé présente à l'adresse usr/local /cuda/ : 2.21.5

    • PyTorch Version NCCL compilée à partir de l'environnement PyTorch conda : 2.20.5

  • AWS CLI v2 en tant qu'aws2 et AWS CLI v1 en tant qu'aws

  • Type de volume EBS : GP3

  • Requête AMI-ID avec le paramètre SSM (exemple, la région est 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

  • Requête AMI-ID avec AWSCLI (exemple : la région est 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

Date de sortie : 2025-02-17

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

Mis à jour

  • Mise à jour de NVIDIA Container Toolkit de la version 1.17.3 à la version 1.17.4

    • Consultez la page des notes de publication ici pour plus d'informations : https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4

    • Dans la version 1.17.4 de Container Toolkit, le montage des bibliothèques de compatibilité CUDA est désormais désactivé. Afin de garantir la compatibilité avec plusieurs versions de CUDA sur les flux de travail de conteneurs, veillez à mettre à jour votre LD_LIBRARY_PATH pour inclure vos bibliothèques de compatibilité CUDA, comme indiqué dans le didacticiel Si vous utilisez une couche de compatibilité CUDA.

Supprimé

Date de sortie : 2025-01-21

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

Mis à jour

  • Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 550.127.05 à la version 550.144.03 pour corriger les CVE présents dans le bulletin de sécurité du pilote d'affichage pour GPU NVIDIA de janvier 2025.

Date de sortie : 2024-09-30

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

Mis à jour

  • Mise à niveau de Nvidia Container Toolkit de la version 1.16.1 à la version 1.16.2 pour corriger la faille de sécurité. CVE-2024-0133

Date de sortie : 2024-09-26

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

Ajouté

  • Version initiale de la série Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluant un environnement Conda PyTorch complété par le pilote NVIDIA R550, CUDA = 12,4, CUDNN = 8.9.7, NCCL = 2.20,5. PyTorch