AWS Deep Learning ARM64 AMI OSS GPU PyTorch 2.7(Amazon Linux 2023) - AWS Deep Learning AMIs
AMI 이름 형식지원되는 EC2 인스턴스AMI 콘텐츠고지 사항릴리스 날짜: 2025-05-22

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AWS Deep Learning ARM64 AMI OSS GPU PyTorch 2.7(Amazon Linux 2023)

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AMI 이름 형식

  • Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia 드라이버 GPU PyTorch 2.7(Amazon Linux 2023) ${YYYY-MM-DD}

지원되는 EC2 인스턴스

  • G5g

AMI에는 다음이 포함됩니다.

  • 지원되는 AWS 서비스: Amazon EC2

  • 운영 체제: Amazon Linux 2023

  • 컴퓨팅 아키텍처: ARM64

  • Linux 커널: 6.12

  • NVIDIA 드라이버: 570.133.20

  • NVIDIA CUDA 12.8 스택:

    • CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 디렉터리: /usr/local/cuda-12.8/

    • 기본 CUDA: 12.8

      • PATH /usr/local/cuda는 CUDA 12.8을 가리킵니다.

      • 아래 env vars가 업데이트되었습니다.

        • LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/sbsa-

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

  • /usr/local/bin/aws의 AWS CLI v2

  • EBS 볼륨 유형: gp3

  • Nvidia 컨테이너 툴킷: 1.17.7

    • 버전 명령: nvidia-container-cli -V

  • Docker: 25.0.8

  • Python: /usr/bin/python3.12

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

    aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
    --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.7-amazon-linux-2023/latest/ami-id \
    --query "Parameter.Value" \
    --output text

  • AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예제 리전은 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 2.7 (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text

고지 사항

Anaconda 채널의 PyTorch 사용 중단

PyTorch 2.6부터 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 사용하세요.

릴리스 날짜: 2025-05-22

AMI 이름: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.7(Amazon Linux 2023) 20250521

추가됨

  • Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia 드라이버 GPU PyTorch 2.7(Amazon Linux 2023) 시리즈의 최초 릴리스입니다. NVIDIA 드라이버 R570, CUDA=12.8, cuDNN=9.10 및 PyTorch NCCL=2.26.2로 보완된 Python 가상 환경 pytorch(소스 /opt/pytorch/bin/activate) 포함 cuDNN