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AWS GPU ARM64 AMI PyTorch 2.5 con apprendimento approfondito (Ubuntu 22.04)
Per informazioni su come iniziare, consulta. Guida introduttiva a DLAMI
Formato del nome AMI
GPU driver Nvidia per ARM64 AMI OSS con apprendimento approfondito 2.5 PyTorch . $ {PATCH-VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {YYYYY-MM-DD}
EC2 Istanze supportate
G5g
L'AMI include quanto segue:
AWS Servizio supportato: Amazon EC2
Sistema operativo: Ubuntu 22.04
Architettura di calcolo: ARM64
Python:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
Versione Python: 3.11
Driver NVIDIA:
Driver del sistema operativo Nvidia: 550.144.03
CUDA12Pila NVIDIA 4.4:
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 di seguito le variabili di ambiente:
LD_LIBRARY_PATH da avere/64 usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/sbsa-linux/lib:/usr/local/cuda/nvvm/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/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: 2.21.5 PyTorch
AWS CLI v2 come aws2 e v1 come aws AWS CLI
Tipo di volume EBS: gp3
Interroga l'AMI-ID con il parametro SSM (la regione di esempio è us-east-1):
aws ssm get-parameter --region
us-east-1
\ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output textInterroga l'AMI-ID con AWSCLI (la regione di esempio è 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 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text
Data di rilascio: 2025-02-17
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250215
Aggiornato
Aggiornato NVIDIA Container Toolkit dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4
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.
Rimosso
Data di rilascio: 2025-01-21
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250117
Aggiornato
Data di rilascio: 2024-11-22
Nome AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241122
Aggiunto
Versione iniziale della serie Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04). Include un pytorch in ambiente conda abbinato a NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.21.5. PyTorch