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# AWS Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04)
<a name="aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요.

#### AMI 이름 형식
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) ${YYYY-MM-DD}
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) ${YYYY-MM-DD}

#### 지원되는 EC2 인스턴스
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요.
+ OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다.
+ 독점 Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G3(G3.16x는 지원되지 않음), P3, P3dn을 지원합니다.

#### AMI에는 다음이 포함됩니다.
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ **지원되는 AWS 서비스**: EC2
+ **운영 체제**: Ubuntu 20.04
+ **컴퓨팅 아키텍처**: x86
+ **Python**: /opt/tensorflow/bin/python3.10
+ **TensorFlow 버전**: 2.16
+ **NVIDIA 드라이버**:
  + OSS Nvidia 드라이버: 550.144.03
  + 독점 Nvidia 드라이버: 550.144.03
+ **NVIDIA CUDA12 스택**:
  + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.3/
+ **EFA 설치 관리자:** 1.34.0
+ **AWS CLI v2**를 aws2로, **AWS CLI v1**을 aws로
+ **EBS 볼륨 유형**: gp3
+ **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1)**:
  + **OSS Nvidia 드라이버**:

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
  + **독점 Nvidia 드라이버**:

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
+ **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 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 TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```
  + **독점 Nvidia 드라이버**:

    ```
    aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```

#### 알림
<a name="notices-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

##### Keras 버전이 3.0 대신 2.0으로 고정됨
<a name="w2aac25c13b9c13c11b3"></a>

최신 TF2.16 릴리스에서는 Keras가 메이저 버전 2에서 메이저 버전 3.0으로 업그레이드되었습니다. 이 Keras 버전은 Keras 패키지를 완전히 재작성한 것입니다(자세한 내용은 [Keras 3 설명서](https://keras.io/keras_3/) 참조). 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요.

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```

#### 릴리스 날짜: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250215
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250215

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c13b7"></a>
+ NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다.
  + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요.

##### 제거됨
<a name="w2aac25c13b9c13c13b9"></a>
+ [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다.

#### 릴리스 날짜: 2025-01-20
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250118
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250118

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c15b7"></a>
+ [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다.

#### 릴리스 날짜: 2024-10-22
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241022
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241022

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c17b7"></a>
+ [2024년 10월 NVIDIA GPU 디스플레이 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.90.07에서 550.127.05로 업그레이드했습니다.

#### 릴리스 날짜: 2024-10-04
<a name="2024-10-04-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241004
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c19b7"></a>
+ Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2로 업그레이드하여 보안 취약성 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)을 해결했습니다.

#### 릴리스 날짜: 2024-09-20
<a name="2024-09-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c21b7"></a>
+ 버전 535.183.01에서 550.90.07로 Nvidia 드라이버 및 Fabric Manager 업그레이드
+ EFA 버전을 1.32.0에서 1.34.0으로 업그레이드
+ PyTorch 버전을 버전 2.3.0에서 2.3.1로 업데이트

##### 추가됨
<a name="w2aac25c13b9c13c21b9"></a>
+ OSS Nvidia 드라이버 이미지의 P5e EC2 인스턴스에 대한 지원이 추가되었습니다.

#### 릴리스 날짜: 2024-08-19
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240816

##### 추가됨
<a name="w2aac25c13b9c13c23b7"></a>
+ [G6e EC2 인스턴스](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)에 대한 지원이 추가되었습니다.

#### 버전 2.16.2 - 릴리스 날짜: 2024-07-25
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240725

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c25b7"></a>
+ TensorFlow 패치 버전을 버전 2.16.1에서 2.16.2로 업데이트
+ TensorFlow 마이너 버전이 2.16에서 2.17로 업그레이드되는 문제 해결
  + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240717 릴리스에는 2.16이 아닌 TensorFlow 마이너 버전 2.17이 의도치 않게 포함되어 있습니다. TensorFlow 2.16에 의존하는 워크플로가 최신 DLAMI로 업그레이드되도록 하세요.

#### 버전 2.16.1 - 릴리스 날짜: 2024-06-06
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240606
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240606

##### 업데이트
<a name="w2aac25c13b9c13c27b7"></a>
+ Nvidia 드라이버 버전을 535.183.01에서 535.161.08로 업데이트

#### 릴리스 날짜: 2024-05-10
<a name="2024-05-10-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 이름:**

[중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요.
+ Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) <>
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) <>

##### 추가됨
<a name="w2aac25c13b9c13c29b9"></a>
+ 최초 릴리스:
  + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 시리즈.
  + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 시리즈.
  + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다.
    + "nvidia-driver=535.161.08"
    + "fabric-manager=535.161.08"
    + "cuda=12.3"
    + "cudnn=8.9.7"
    + "efa=1.32.0"
    + "nccl=2.21.5"
    + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws"
+ tensorflow 가상 환경이 추가되었습니다(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate). 이 환경에는 다음이 포함됩니다.
  + "tensorflow=2.16.1"
  + 참고
    + TF2.16부터 tf.estimator API가 제거됩니다.
      + tf.estimator를 계속 사용하려면 TF 2.15 또는 이전 버전을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [TensorFlow 2.16.1 릴리스 정보](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)를 참조하세요.
    + 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요.

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```