AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.6(Ubuntu 22.04)

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

• DLAMI에 대한 중요한 변경 사항을 참조하세요.

• OSS Nvidia 드라이버를 사용한 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, P4, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다.

• 지원되는 AWS 서비스: Amazon EC2

• 운영 체제: Ubuntu 22.04

• 컴퓨팅 아키텍처: x86

• Python: /opt/pytorch/bin/python

• NVIDIA 드라이버:

  • OSS Nvidia 드라이버:570.86.15

• NVIDIA CUDA12.1 스택:

  • CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.6/

  • 기본 CUDA:12.6

    • PATH /usr/local/cudapoints에서 /usr/local/cuda-12.6/로

    • 아래 env vars가 업데이트되었습니다.

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

      • PATH에 /usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/

  • /usr/local/cuda/: 2.24.3에 있는 컴파일된 시스템 NCCL 버전

  • PyTorch conda 환경의 PyTorch 컴파일 NCCL 버전: 2.21.5

• NCCL 테스트 위치:

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

  • NCCL 테스트를 실행하기 위해 LD_LIBRARY_PATH는 이미 필요한 경로로 업데이트되었습니다.

  • 공통 PATHs는 LD_LIBRARY_PATH에 이미 추가되었습니다.

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

  • LD_LIBRARY_PATH가 CUDA 버전 경로로 업데이트됨

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

• EFA 설치 관리자: 1.38.0

• Nvidia GDRCopy:2.4.1

• Nvidia 변환기 엔진:v1.11.0

• AWS OFI NCCL: 1.13.2-aws

  • 설치 경로:/opt/aws-ofi-nccl/ . /opt/aws-ofi-nccl/lib 경로가 LD_LIBRARY_PATH에 추가됩니다.

  • 참고: PyTorch 패키지에는 conda 패키지 aws-ofi-nccl-dlc 패키지로 동적으로 연결된 AWS OFI NCCL 플러그인이 함께 제공되며 PyTorch는 시스템 AWS OFI NCCL 대신 해당 패키지를 사용합니다.

• AWS CLI v2as aws2 및AWS CLI v1as aws

• EBS 볼륨 유형: gp3

• Python 버전:3.11

• SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예: 리전은 us-east-1):

  • OSS Nvidia 드라이버:

    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

• AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예: 리전은 us-east-1):

  • OSS Nvidia 드라이버:

    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

• DeviceIndex는 각 NetworkCard에 고유하며 NetworkCard당 ENIs 한도보다 작은 음수가 아닌 정수여야 합니다. P5에서 NetworkCard당 ENIs 수는 2입니다. 즉, DeviceIndex에 유효한 유일한 값은 0 또는 1입니다. 다음은 번호 0~31의 NetworkCardIndex와 첫 번째 인터페이스의 경우 DeviceIndex를 0으로, 나머지 31 인터페이스의 경우 DeviceIndex를 1로 보여주는 awscli를 사용하는 EC2 P5 인스턴스 시작 명령의 예입니다.

커널

• 커널 버전은 명령을 사용하여 고정됩니다. 

  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

• 설치된 드라이버 및 패키지 버전과의 호환성을 보장하기 위해 커널 버전을 업데이트하지 않는 것이 좋습니다(보안 패치로 인한 경우는 제외). 여전히 업데이트하려는 사용자는 다음 명령을 실행하여 커널 버전을 고정 해제할 수 있습니다. 

  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

• DLAMI의 새 버전마다 사용 가능한 최신 호환 커널이 사용됩니다.

• Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.6(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스입니다. NVIDIA 드라이버 R570, CUDA=12.6, cuDNN=9.7, PyTorch NCCL=2.21.5 및 EFA=1.38.0으로 보완된 Python 가상 환경 pytorch(소스 /opt/pytorch/bin/activate)를 포함합니다.

  • PyTorch2.6,부터 Pytorch는 Conda에 대한 지원을 중단했습니다(공식 발표 참조). 따라서 Pytorch 2.6 이상은 Python 가상 환경을 사용하여 로 이동합니다. pytorch venv를 활성화하려면 source /opt/pytorch/bin/activate를 사용하여 활성화합니다.