AWS GPU AMI PyTorch 2.4 con apprendimento approfondito (Ubuntu 22.04)

• GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito 2.4 PyTorch . $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-GG}

• Consulta la sezione Modifiche importanti a DLAMI.

• Deep Learning con OSS Il driver Nvidia supporta G4dn, G5, G6, Gr6, P4, P4de, P5, P5e, P5en.

• AWS Servizio supportato: EC2

• Sistema operativo: Ubuntu 22.04

• Architettura di calcolo: x86

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

• Driver NVIDIA:

  • Driver del sistema operativo Nvidia: 550.144.03

• CUDA12Pila NVIDIA 2.1:

  • Percorso di installazione di CUDA, NCCL e cuDDN:/-12.4/ usr/local/cuda

  • CUDA predefinito: 12.4

    • PERCORSO/-12.4/ usr/local/cuda points to /usr/local/cuda

    • Aggiornato sotto le variabili di ambiente:

      • LD_LIBRARY_PATH da avere/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib

      • PERCORSO da avere//usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include

  • Versione NCCL del sistema compilato presente in/usr/local/cuda/: 2.21.5

  • PyTorch Versione NCCL compilata dall'ambiente conda: 2.20.5 PyTorch

• Luogo dei test NCCL:

  • all_reduce, all_gather e reduce_scatter:/-cuda-xx.x/ usr/local/cuda-xx.x/efa/test

  • Per eseguire i test NCCL, LD_LIBRARY_PATH è già aggiornato con i percorsi necessari.

    • I comuni sono già stati aggiunti a LD_LIBRARY_PATH: PATHs

      • /opt/amazon/efa/lib:/opt/amazon/openmpi/lib:/opt/aws-ofi-nccl/lib:/usr/local/lib:/usr/lib

  • LD_LIBRARY_PATH viene aggiornato con i percorsi della versione CUDA

    • /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cud/targets/x86_64-linux/lib

• Programma di installazione EFA: 1.34.0

• GDRCopyNvidia: 2.4.1

• Motore Nvidia Transformer: v1.11.0

• AWS OFI NCCL: 1.11.0-aws

  • Il percorso di installazione:/viene aggiunto a LD_LIBRARY_PATH. opt/aws-ofi-nccl/ . Path /opt/aws-ofi-nccl/lib

  • Verifica il percorso per ring, message_transfer:/opt/aws-ofi-nccl/tests

  • Nota: il PyTorch pacchetto include anche il plug-in AWS OFI NCCL collegato dinamicamente come pacchetto conda e PyTorch utilizzerà quel aws-ofi-nccl-dlc pacchetto invece del sistema OFI NCCL. AWS

• AWS CLI v2 come aws2 e v1 come aws AWS CLI

• Tipo di volume EBS: gp3

• Versione Python: 3.11

• Interroga l'AMI-ID con il parametro SSM (la regione di esempio è us-east-1):

  • Driver OSS Nvidia:

    aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
            --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22.04/latest/ami-id \
            --query "Parameter.Value" \
            --output text

• Interroga l'AMI-ID con AWSCLI (la regione di esempio è us-east-1):

  • Driver OSS Nvidia:

    aws ec2 describe-images --region us-east-1 \
        --owners amazon \
        --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \
        --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
        --output text

Istanze P5/P5e

• DeviceIndex è unico per ciascuna NetworkCard e deve essere un numero intero non negativo inferiore al limite di per. ENIs NetworkCard In P5, il numero di ENIs per NetworkCard è 2, il che significa che gli unici valori validi per DeviceIndex sono 0 o 1. Di seguito è riportato l'esempio del comando di avvio dell'istanza EC2 P5 che utilizza awscli visualizzato NetworkCardIndex dal numero 0-31 e DeviceIndex come 0 per la prima interfaccia e DeviceIndex come 1 per le restanti 31 interfacce.

• Aggiornato NVIDIA Container Toolkit dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4

  • Per ulteriori informazioni, consulta la pagina delle note di rilascio qui:/1.17.4 https://github.com/NVIDIA/ nvidia-container-toolkit releases/tag/v

  • Nella versione 1.17.4 di Container Toolkit, il montaggio delle librerie compatte CUDA è ora disabilitato. Per garantire la compatibilità con più versioni CUDA sui flussi di lavoro dei container, assicurati di aggiornare LD_LIBRARY_PATH per includere le tue librerie di compatibilità CUDA, come mostrato nel tutorial If you use a CUDA compatibility layer.

• Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.127.05 alla 550.144.03 per soddisfare i requisiti CVE presenti nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025.

• A causa di una modifica nel kernel Ubuntu per correggere un difetto nella funzionalità Kernel Address Space Layout Randomization (KASLR), le istanze G4Dn/G5 non sono in grado di inizializzare correttamente CUDA sul driver OSS Nvidia. Per mitigare questo problema, questo DLAMI include funzionalità che caricano dinamicamente il driver proprietario per le istanze G4Dn e G5. Attendi un breve periodo di inizializzazione per questo caricamento per garantire che le istanze siano in grado di funzionare correttamente.

  • Per verificare lo stato e l'integrità di questo servizio, puoi utilizzare i seguenti comandi:

• Aggiunta Nvidia TransformerEngine v1.11.0 per accelerare i modelli Transformer (per maggiori dettagli, consulta transformer- .html) https://docs.nvidia.com/deeplearning/ engine/user-guide/index

• Nvidia Container Toolkit è stato aggiornato dalla versione 1.16.1 alla 1.16.2, risolvendo la vulnerabilità di sicurezza CVE-2024-0133.

• Versione iniziale della serie Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Include un pytorch in ambiente conda abbinato a NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5 ed EFA=1.34.0. PyTorch