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AWS GPU OSS avec ARM64 AMI d'apprentissage profond PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04)
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Format du nom de l'AMI
ARM64 AMI d'apprentissage profond OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-DD}
EC2 Instances 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
Noyau Linux : 6.8
Pilote NVIDIA : 570.133.20
Stack NVIDIA CUDA 12.8 :
Répertoires d'installation CUDA, NCCL et CudDN :/-12.8/ usr/local/cuda
CUDA par défaut : 12,8
PATH//usr/local/cudapointe vers CUDA 12.8
-
Mise à jour des variables d'environnement ci-dessous :
LD_LIBRARY_PATH doit avoir/- usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/sbsa
CHEMIN à avoir/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/
AWS CLI v2 à/usr/local/bin/aws
Type de volume EBS : GP3
Boîte à outils pour conteneurs Nvidia : 1.17.7
Commande de version : nvidia-container-cli -V
Docker : 28,2.2
Python :/ usr/bin/python 3,12
Requête AMI-ID avec le paramètre SSM (exemple de région : us-east-1) :
aws ssm get-parameter --region
us-east-1
\ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.7-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output textRequête AMI-ID avec AWSCLI (exemple de région : 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 2.7 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Avis
PyTorch Obsolète d'Anaconda Channel
À partir de la PyTorch version 2.6, le support de Conda est PyTorch devenu obsolète (voir l'annonce officielle
Date de sortie : 2025-05-22
Nom de l'AMI : Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04) 20250521
Ajouté
Version initiale de la série Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04). Incluant un environnement virtuel Python pytorch (source/opt/pytorch/bin/activate) complété par le pilote NVIDIA R570, CUDA = 12,8, cuDNN = 9.10 et NCCL = 2.26.2 PyTorch