AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.6 (Ubuntu 22.04)

• Deep Learning OSS Nvidia ドライバー AMI GPU PyTorch 2.6.${PATCH-VERSION} (Ubuntu 22.04) ${YYYY-MM-DD}

• 「DLAMI の重要な変更点」を参照してください。

• OSS Nvidia ドライバーを使用した深層学習はG4dn, G5, G6, Gr6, P4, P4de, P5, P5e, P5en をサポートしています。

• サポートされている AWS サービス: Amazon EC2

• オペレーティングシステム: Ubuntu 22.04

• コンピューティングアーキテクチャ: x86

• Python: /opt/pytorch/bin/python

• NVIDIA ドライバー：

  • OSS Nvidia ドライバー:570.86.15

• NVIDIA CUDA12.1 スタック：

  • CUDA、NCCL、および cuDDN インストールパス: /usr/local/cuda-12.6/

  • デフォルトの CUDA:12.6

    • PATH /usr/local/cudapoints から /usr/local/cuda-12.6/

    • 以下の env vars を更新しました。

      • LD_LIBRARY_PATH に /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib を含める

      • /usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/ を持つ PATH

  • コンパイル済みシステム NCCL バージョン /usr/local/cuda/: 2.24.3

  • PyTorch conda 環境からの PyTorch コンパイル済み NCCL バージョン: 2.21.5

• NCCL テストの場所：

  • all_reduce、all_gather、および reduce_scatter: /usr/local/cuda-xx.x/efa/test-cuda-xx.x/

  • NCCL テストを実行するために、LD_LIBRARY_PATH はすでに必要なパスで更新されています。

  • 一般的な PATHsはすでに LD_LIBRARY_PATH に追加されています。

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

  • LD_LIBRARY_PATH が CUDA バージョンパスで更新されました

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

• EFA インストーラ: 1.38.0

• Nvidia GDRCopy:2.4.1

• Nvidia トランスフォーマーエンジン：v1.11.0

• AWS OFI NCCL: 1.13.2-aws

  • インストールパス：/opt/aws-ofi-nccl/。パス /opt/aws-ofi-nccl/lib が LD_LIBRARY_PATH に追加されました。

  • 注: PyTorch パッケージには、動的にリンクされた AWS OFI NCCL プラグインが conda パッケージ aws-ofi-nccl-dlc パッケージとしても付属しており、PyTorch はシステム AWS OFI NCCL の代わりにそのパッケージを使用します。

• AWS CLI v2as aws2 および AWS CLI v1as aws

• EBS ボリュームタイプ: gp3

• Python バージョン：3.11

• SSM パラメータを使用して AMI-ID をクエリする (リージョンの例は us-east-1):

  • OSS Nvidia ドライバー：

    aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
        --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.6-ubuntu-22.04/latest/ami-id  \
        --query "Parameter.Value" \
        --output text

• AWSCLI で AMI-ID をクエリする (リージョンの例は us-east-1):

  • OSS Nvidia ドライバー：

    aws ec2 describe-images --region us-east-1 \
        --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.6.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \
        --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
        --output text

• DeviceIndex は各 NetworkCard に固有であり、NetworkCard あたりの ENIs の制限より小さい負以外の整数である必要があります。P5 では、NetworkCard あたりの ENIs の数は 2 です。つまり、DeviceIndex の有効な値は 0 または 1 のみです。以下は、awscli を使用した EC2 P5 インスタンス起動コマンドの例です。最初のインターフェイスでは NetworkCardIndex が 0～31 でDeviceIndex が 0 で、残りの 31 インターフェイスでは DeviceIndex が 1 です。

カーネル

• カーネルバージョンは コマンドを使用して固定されます。 

  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

• インストールされたドライバーとパッケージバージョンとの互換性を確保するために、カーネルバージョンを更新しないことをお勧めします (セキュリティパッチによる場合を除く）。ユーザーが引き続き更新する場合は、次のコマンドを実行してカーネルバージョンのピン留めを解除できます。 

  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
  apt-get upgrade -y

• DLAMI の新しいバージョンごとに、利用可能な最新の互換性のあるカーネルが使用されます。

• Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.6 (Ubuntu 22.04) シリーズの初期リリース。NVIDIA Driver R570、CUDA=12.6、cuDNN=9.7、PyTorch NCCL=2.21.5、および EFA=1.38.0 で補完された Python 仮想環境 pytorch (ソース /opt/pytorch/bin/activate) が含まれます。

  • PyTorch2.6,Pytorch は Conda のサポートを廃止しました (公式発表を参照）。その結果、Pytorch 2.6 以降は Python 仮想環境の使用に移行します。pytorch venv をアクティブ化するには、ソース /opt/pytorch/bin/activate を使用してアクティブ化してください