Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04)
Untuk bantuan memulai, lihatMemulai dengan DLAMI.
Format nama AMI
Pembelajaran Mendalam OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-DD}
EC2 Contoh yang didukung
Pembelajaran Mendalam dengan OSS Nvidia Driver mendukung G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
AMI meliputi yang berikut:
AWS Layanan yang Didukung: Amazon EC2
Sistem Operasi: Ubuntu 22.04
Arsitektur Komputasi: x86
Python:/3.12 opt/tensorflow/bin/python
TensorFlow versi: 2.18
Pengemudi NVIDIA:
Pengemudi OSS Nvidia: 570.172.08
CUDA12 Tumpukan NVIDIA:
Jalur instalasi CUDA, NCCL dan cudDN:/-12.5/ usr/local/cuda
Pemasang EFA: 1.43.1
AWS CLI v2 sebagai aws2 dan AWS CLI v1 sebagai aws
Jenis volume EBS: gp3
Kueri AMI-ID dengan Parameter SSM (contoh Wilayah adalah us-east-1):
Pengemudi OSS Nvidia:
aws ssm get-parameter --region
us-east-1
\ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text
Kueri AMI-ID dengan AWSCLI (contoh Wilayah adalah us-east-1):
Pengemudi OSS Nvidia:
aws ec2 describe-images --region
us-east-1
\ --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text
Tanggal Rilis: 2025-02-17
Nama AMI: Driver OSS Nvidia Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250215
Diperbarui
Diperbarui NVIDIA Container Toolkit dari versi 1.17.3 ke versi 1.17.4
Silakan lihat halaman catatan rilis di sini untuk informasi lebih lanjut: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
Di Container Toolkit versi 1.17.4, pemasangan pustaka compat CUDA sekarang dinonaktifkan. Untuk memastikan kompatibilitas dengan beberapa versi CUDA pada alur kerja kontainer, pastikan Anda memperbarui LD_LIBRARY_PATH Anda untuk menyertakan pustaka kompatibilitas CUDA Anda seperti yang ditunjukkan dalam tutorial Jika Anda menggunakan lapisan kompatibilitas CUDA.
Dihapus
Pustaka ruang pengguna yang dihapus cuobj dan nvdisasm disediakan oleh toolkit NVIDIA CUDA untuk mengatasi yang CVEs ada di Buletin Keamanan NVIDIA CUDA Toolkit
untuk 18 Februari 2025
Tanggal Rilis: 2025-01-20
Nama AMI: Driver OSS Nvidia Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250118
Diperbarui
Tanggal Rilis: 2024-12-09
Nama AMI: Driver OSS Nvidia Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20241206
Ditambahkan
Rilis awal seri Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04).
Perangkat Lunak Termasuk yang Berikut:
“nvidia-driver=550.127.05"
“pengelola kain = 550.127.05"
“cuda = 12,5"
“cudnn=9.5.1"
“efa=1.37.0"
“nccl=2.23.4"
“aws-nccl-ofi-plugin= v1.13.0-aws”
Lingkungan virtual Tensorflow (sumber perintah aktivasi/opt/tensorflow/bin/activate) meliputi yang berikut:
“tensorflow = 2.18.0”
Tetap
Karena perubahan kernel Ubuntu untuk mengatasi cacat pada fungsionalitas Kernel Address Space Layout Randomization (KASLR), instance G4Dn/G5 tidak dapat menginisialisasi CUDA dengan benar pada driver OSS Nvidia. Untuk mengurangi masalah ini, DLAMI ini menyertakan fungsionalitas yang secara dinamis memuat driver berpemilik untuk instans G4Dn dan G5. Harap izinkan periode inisialisasi singkat untuk pemuatan ini untuk memastikan bahwa instans Anda dapat berfungsi dengan baik.
Untuk memeriksa status dan kesehatan layanan ini, Anda dapat menggunakan perintah berikut:
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service
active