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AWS GPU AMI ARM64 con apprendimento approfondito PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
Per assistenza su come iniziare, consulta. Guida introduttiva a DLAMI
Formato del nome AMI
Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver PyTorch GPU 2.4. $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD
Istanze EC2 supportate
G5g
L'AMI include quanto segue:
AWS Servizio supportato: Amazon EC2
Sistema operativo: Ubuntu 22.04
Architettura di calcolo: ARM64
Python:///opt/condaenvs/pytorchbin/python
Versione Python: 3.11
Driver NVIDIA:
Driver Nvidia OSS: 550.144.03
CUDA12.1 Stack NVIDIA:
Percorso di installazione di CUDA, NCCL e cuDDN://cuda-12.4/ usr/local
-
CUDA predefinito: 12.4
usr/localPATH/usr/local/cuda punta a//cuda-12.4/
-
Aggiornato di seguito env vars:
LD_LIBRARY_PATH deve avere//:/:/usr/localcuda/libusr/local/cuda:///sbsa-cuda/lib64:usr/local//usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
PERCORSO da avere usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/
Versione NCCL del sistema compilato presente in//cuda/: 2.21.5 usr/local
PyTorch Versione NCCL compilata dall'ambiente conda: 2.20.5 PyTorch
AWS CLI v2 come aws2 e v1 come aws AWS CLI
Tipo di volume EBS: gp3
Interrogazione AMI-ID con parametro SSM (la regione di esempio è 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 textInterrogazione AMI-ID con AWSCLI (la regione di esempio è 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
Data di rilascio: 17/02/2020
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver PyTorch GPU 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215
Aggiornato
NVIDIA Container Toolkit aggiornato dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4
Per ulteriori informazioni, consulta la pagina delle note di rilascio qui: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
Nella versione 1.17.4 di Container Toolkit, il montaggio delle librerie compat CUDA è ora disabilitato. Per garantire la compatibilità con più versioni CUDA sui flussi di lavoro dei contenitori, assicurati di aggiornare LD_LIBRARY_PATH per includere le librerie di compatibilità CUDA, come mostrato nel tutorial If you use a CUDA compatibility layer. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat
Rimosso
Sono state rimosse le librerie di spazio utente cuobj e nvdisasm fornite dal toolkit NVIDIA CUDA per affrontare i CVE presenti nel bollettino sulla sicurezza di NVIDIA CUDA Toolkit
del 18 febbraio 2025 https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594
Data di rilascio: 21/01/2020
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver PyTorch GPU 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117
Aggiornato
Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.127.05 alla 550.144.03 per risolvere i CVE presenti nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025. https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614
Data di rilascio: 30/09/2020
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver PyTorch GPU 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927
Aggiornato
Nvidia Container Toolkit è stato aggiornato dalla versione 1.16.1 alla 1.16.2, risolvendo la vulnerabilità di sicurezza. CVE-2024-0133
Data di rilascio: 26/09/2024
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver PyTorch GPU 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926
Aggiunto
Versione iniziale della serie Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU 2.4.0 (Ubuntu 22.04). PyTorch Include un pytorch in ambiente conda integrato con NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch
