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AWS Processeur graphique AMI ARM64 à apprentissage profond PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
Pour obtenir de l'aide pour démarrer, consultezCommencer à utiliser le DLAMI.
Format de nom 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/condaenvs/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/localusr/local/cuda:/usr/local/cuda/lib64/sbsa- ://usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
PATH à avoirusr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/
Version NCCL du système compilé présente dans/usr/local/cuda/ : 2.21.5
PyTorch Version NCCL compilée à partir de l'environnement PyTorch conda : 2.20.5
AWS CLI v2 comme aws2 et AWS CLI v1 comme aws
Type de volume EBS : GP3
Requête AMI-ID avec le paramètre SSM (par exemple, la région est 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 textRequête AMI-ID avec AWSCLI (exemple : Region : 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
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 compatibles CUDA est désormais désactivé. Afin de garantir la compatibilité avec plusieurs versions de CUDA sur les flux de travail de conteneurs, assurez-vous de 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
Suppression des bibliothèques d'espace utilisateur cuobj et nvdisasm fournies par la boîte à outils NVIDIA CUDA
pour traiter les CVE présentes dans le bulletin de sécurité du kit NVIDIA CUDA du 18 février 2025
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 répondre aux CVE présents dans le bulletin de sécurité des pilotes d'affichage des GPU NVIDIA de janvier 2025.
Date de sortie : 30/09/2024
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, corrigeant 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 NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch
