AWS AMI GPU ARM64 basée sur le Deep Learning (Ubuntu 22.04)

• AMI GPU du pilote Nvidia OSS ARM64 basé sur le Deep Learning (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-DD}

• G5g, P6e- GB2 00 (CUDA>=12.8 est pris en charge sur P6e- 00) GB2

• AWS Service pris en charge : Amazon EC2

• Système d'exploitation : Ubuntu 22.04

• Architecture informatique : ARM64

• La dernière version disponible est installée pour les packages suivants :

  • Noyau Linux : 6. 8

  • FSx Lustre

  • Docker

  • AWS CLI v2 à/usr/bin/aws

  • NVIDIA DCGM

  • Boîte à outils pour conteneurs Nvidia :

    • Commande de version : nvidia-container-cli -V

  • NVidia-Docker 2 :

    • Commande de version : nvidia-docker version

• Pilote NVIDIA : 570.158.01

• Pile NVIDIA CUDA 12,4, 12,5, 12,6, 12,8 :

  • Répertoires d'installation CUDA, NCCL et CudDN :/-xx.x/ usr/local/cuda

    • Exemple :/usr/local/cuda-12.8/ , /usr/local/cuda-12.8/

  • Version NCCL compilée :

    • Pour le répertoire CUDA de 12.4, compilé la version 2.22.3+ 4 de NCCL CUDA12

    • Pour le répertoire CUDA de 12.5, compilé la version 2.22.3+ .5 de NCCL CUDA12

    • Pour le répertoire CUDA de 12.6, compilé la version NCCL 2.24.3+ .6 CUDA12

    • Pour le répertoire CUDA de 12.8, compilé la version 2.27.5+ de NCCL. CUDA12

  • 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/64 usr/local/cuda-12.8/lib:/usr/local/cuda-12.8/lib64:/usr/local/cuda-12.8:/usr/local/cuda-12.8/targets/sbsa-linux/lib:/usr/local/cuda-12.8/nvvm/lib64:/usr/local/cuda-12.8/extras/CUPTI/lib

      • CHEMIN à avoir/usr/local/cuda-12.8/bin/:/usr/local/cuda-12.8/include/

      • Pour toute autre version de CUDA, veuillez mettre à jour LD_LIBRARY_PATH en conséquence.

• Installateur EFA : 1.42.0

• Nvidia GDRCopy : 2,5.1

• AWS Le plugin OFI NCCL est fourni avec le programme d'installation EFA

  • Les chemins/opt/amazon/ofi-nccl/lib and /opt/amazon/ofi-nccl/efasont ajoutés à LD_LIBRARY_PATH.

• AWS CLI v2 à/usr/local/bin/aws2 et AWS CLI v1 à/usr/bin/aws

• Type de volume EBS : GP3

• Python :/ usr/bin/python 3.10

• Requête AMI-ID avec le paramètre SSM (exemple : la région est us-east-1) :

  SSM_PARAMETER=base-oss-nvidia-driver-gpu-ubuntu-22.04/latest/ami-id \
      aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
      --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/$SSM_PARAMETER  \
      --query "Parameter.Value" \
      --output text

• Interrogez l'AMI-ID avec AWSCLI (par exemple, la région est us-east-1) :

  aws ec2 describe-images --region us-east-1 \
      --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 Base OSS Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \
      --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
      --output text

Support multi-ENI

• Ubuntu 22.04 installe et configure automatiquement le routage des sources sur plusieurs NICs via cloud-init lors de son démarrage initial. Si votre flux de travail inclut attaching/detaching vos ENI lorsqu'une instance est arrêtée, une configuration supplémentaire doit être ajoutée aux données utilisateur de cloud-init pour garantir une configuration correcte des cartes réseau lors de ces événements. Un exemple de configuration cloud est fourni ci-dessous.

• Veuillez consulter cette documentation canonique ici pour plus d'informations sur la façon de configurer la configuration cloud pour vos instances - https://documentation.ubuntu.com/aws/en/latest/aws-how-to/instances/automatically-/setup-multiple-nics

Noyau

• La version du noyau est épinglée à l'aide de la commande :

  echo linux-aws hold | sudo dpkg —set-selections
  echo linux-headers-aws hold | sudo dpkg —set-selections
  echo linux-image-aws hold | sudo dpkg —set-selections

• Nous recommandons aux utilisateurs d'éviter de mettre à jour la version de leur noyau (sauf en cas de correctif de sécurité) afin de garantir la compatibilité avec les pilotes installés et les versions de package. Si les utilisateurs souhaitent toujours effectuer la mise à jour, ils peuvent exécuter les commandes suivantes pour déconnecter leur version du noyau :

  echo linux-aws install | sudo dpkg -set-selections
  echo linux-headers-aws install | sudo dpkg -set-selections
  echo linux-image-aws install | sudo dpkg -set-selections

• Pour chaque nouvelle version de DLAMI, le dernier noyau compatible disponible est utilisé.

• Ajout du support à l' EC2 instance P6e- GB2 00. Veuillez noter que CUDA>=12.8 est pris en charge sur P6e-00 GB2

• Ajouter EFA 1.42.0

• Pilote Nvidia mis à jour de la version 570.133.20 à 570.158.01

• Stack CUDA 12.8 amélioré avec NCCL 2.27.5

• Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 570.86.15 à la version 570.133.20 afin de remédier aux problèmes CVE présents dans le bulletin de sécurité du pilote d'affichage pour GPU NVIDIA d'avril 2025

• Stack CUDA 12.8 mis à jour avec NCCL 2.26.2

• CUDA par défaut mis à jour de 12.6 à 12.8

• CUDA 12.3 supprimé

• Pilote Nvidia de 550.144.03 à 570.86.15

• CUDA par défaut est passé de CUDA12 1 à CUDA12 6.

• Répertoire CUDA de 12.4 avec version NCCL CUDA12 2.22.3+ .4 compilée et cuDNN 9.7.1.26

• Répertoire CUDA de 12.5 avec version NCCL CUDA12 2.22.3+ .5 compilée et cuDNN 9.7.1.26

• Répertoire CUDA de 12.6 avec version NCCL CUDA12 2.24.3+ .6 compilée et cuDNN 9.7.1.26

• Répertoire CUDA de 12.8 avec version NCCL CUDA12 2.25.1+ .8 compilée et cuDNN 9.7.1.26

• Répertoire CUDA des versions 12.1 et 12.2

• 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.

• Suppression des bibliothèques d'espace utilisateur cuobj et nvdisasm fournies par le kit d'outils NVIDIA CUDA pour remédier à un problème CVEs présent dans le bulletin de sécurité du kit d'outils NVIDIA CUDA du 18 février 2025

• Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 550.127.05 à la version 550.144.03 pour corriger un problème CVEs présent dans le bulletin de sécurité du pilote d'affichage pour GPU NVIDIA de janvier 2025

• Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 550.90.07 à la version 550.127.05 pour corriger un problème CVEs présent dans le bulletin de sécurité d'affichage des GPU NVIDIA d'octobre 2024

• Version du pilote Nvidia mise à jour vers 535.183.01 à partir de 535.161.08

• Version initiale du DLAMI OSS de ARM64 base d'apprentissage profond pour Ubuntu 22.04