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# DLAMI 선택
[GPU DLAMI 릴리스 정보](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html#appendix-ami-release-notes-gpu)에 언급된 대로 다양한 DLAMI 옵션을 제공합니다. 사용 목적에 맞는 올바른 DLAMI를 선택할 수 있도록 개발된 하드웨어 유형 또는 기능별로 이미지를 그룹화합니다. 최상위 그룹 분류는 다음과 같습니다.
+ **DLAMI 유형:** 기본, 단일 프레임워크, 다중 프레임워크(Conda DLAMI)
+ **컴퓨팅 아키텍처:** x86 기반, Arm64 기반 [AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)
+ **프로세서 유형:** [GPU](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/gpu), [CPU](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/cpu), [Inferentia](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/inferentia), [Trainium](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/trainium)
+ **SDK:** [CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit), [AWS Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/neuron-intro/get-started.html)
+ **OS:** Amazon Linux, Ubuntu
이 설명서의 나머지 섹션에서 유용한 세부 정보를 확인하세요.
**Topics**
+ [CUDA 설치 및 프레임워크 바인딩](overview-cuda.md)
+ [Deep Learning Base AMI](overview-base.md)
+ [Conda를 사용하는 Deep Learning AMI](overview-conda.md)
+ [DLAMI 아키텍처 옵션](overview-architecture.md)
+ [DLAMI 운영 체제 옵션](overview-os.md)
**다음**
[Conda를 사용하는 Deep Learning AMI](overview-conda.md)
# CUDA 설치 및 프레임워크 바인딩
딥 러닝은 매우 최첨단이긴 하지만 각 프레임워크는 "안정적인" 버전을 제공합니다. 안정적인 버전은 최신 CUDA 또는 cuDNN 구현 및 기능을 사용할 수 없을 수 있습니다. 사용 사례와 필요한 기능은 프레임워크를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잘 모르겠으면 Conda를 사용하는 최신 Deep Learning AMI를 사용하세요. 각 프레임워크에서 지원되는 최신 버전을 사용하며 CUDA를 사용하는 모든 프레임워크의 공식 `pip` 바이너리가 있습니다. 최신 버전을 사용하여 딥 러닝 환경을 사용자 지정하려는 경우 Deep Learning Base AMI를 사용하세요.
자세한 내용은 [안정적 후보와 릴리스 후보 비교](overview-conda.md#overview-conda-stability)의 지침을 참조하십시오.
## CUDA를 사용하는 DLAMI 선택
[Deep Learning Base AMI](overview-base.md)에는 사용 가능한 CUDA 버전 시리즈가 모두 있습니다.
[Conda를 사용하는 Deep Learning AMI](overview-conda.md)에는 사용 가능한 CUDA 버전 시리즈가 모두 있습니다.
**참고**
MXNet, CNTK, Caffe, Caffe2, Theano, Chainer 또는 Keras Conda 환경은 더 이상 AWS Deep Learning AMIs에 포함되지 않습니다.
특정 프레임워크 버전 번호는 [Deep Learning AMI 릴리스 정보](appendix-ami-release-notes.md) 섹션을 참조하세요.
이 DLAMI 유형을 선택하거나 **다음** 옵션에서 다른 DLAMI에 대해 자세히 알아보세요.
CUDA 버전 중 하나를 선택하고 **부록**에서 DLAMI 전체 목록을 확인하거나 **다음** 옵션에서 다른 DLAMI에 대해 자세히 알아보세요.
**다음**
[Deep Learning Base AMI](overview-base.md)
## 관련 항목
+ CUDA 버전 간 전환에 대한 지침은 [Deep Learning Base AMI 사용](tutorial-base.md) 자습서를 참조하세요.
# Deep Learning Base AMI
Deep Learning Base AMI는 딥 러닝을 위한 빈 캔버스와 같습니다. 특정 프레임워크의 설치 시점까지 필요한 모든 것이 제공되며 사용자가 선택한 CUDA 버전이 제공됩니다.
## Base DLAMI를 선택해야 하는 이유
이 AMI 그룹은 딥 러닝 프로젝트 사용과 최신 빌드를 원하는 프로젝트 기고자에게 유용합니다. 어느 프레임워크 및 버전을 설치하고자 하는지에 집중할 수 있도록 최신 NVIDIA 소프트웨어가 설치되고 실행 중인 고유한 환경을 안심하고 작동시키고자 하는 경우 유용합니다.
이 DLAMI 유형을 선택하거나 **다음** 옵션으로 다른 DLAMI에 대해 자세히 알아보세요.
**다음**
[Conda를 사용하는 DLAMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/overview-conda.html)
## 관련 항목
+ [Deep Learning Base AMI 사용](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-base.html)
# Conda를 사용하는 Deep Learning AMI
Conda DLAMI는 `conda` 가상 환경을 사용하며 다중 프레임워크 또는 단일 프레임워크 DLAMI가 있습니다. 이러한 환경을 다른 프레임워크 설치를 별도로 유지하고 프레임워크간 전환을 간소화하도록 구성됩니다. DLAMI이 제공해야 하는 모든 프레임워크를 통한 학습 및 실험에 매우 유용합니다. 대부분의 사용자가 Conda를 사용하는 새로운 Deep Learning AMI를 최적으로 생각합니다.
프레임워크로부터 최신 버전이 자주 업데이트되고, 최신 GPU 드라이버 및 소프트웨어를 보유합니다. 일반적으로 대부분 문서에서는 이를 *AWS Deep Learning AMIs*라고 통칭합니다. 이러한 DLAMI는 Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04, Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023 운영 체제를 지원합니다. 운영 체제 지원은 업스트림 OS의 지원에 따라 달라집니다.
## 안정적 후보와 릴리스 후보 비교
Conda AMI는 각 프레임워크의 최신 공식 릴리스의 최적화된 바이너리를 사용합니다. 릴리스 후보 기능과 시험 사용 기능은 발표 예정이 없습니다. 최적화는 인텔의 MKL DNN과 같은 가속화 기술에 대한 프레임워크의 지원에 따라 다릅니다. 이러한 기술은 C5 및 C4 CPU 인스턴스 유형에서 교육 및 추론 속도를 높입니다. 바이너리 또한 컴파일되어 고급 인텔 명령 세트를 지원합니다. 여기에는 AVX, AVX-2, SSE4.1 및 SSE4.2가 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 이는 인텔 CPU 아키텍처의 가속 벡터 및 부동 소수점 작업입니다. 추가로 GPU 인스턴스 유형의 경우 CUDA 및 cuDNN이 최신 공식 릴리스 지원으로 업데이트됩니다.
Conda를 사용하는 Deep Learning AMI는 프레임워크의 최초 정품 인증 시 EC2 Amazon 인스턴스에 대한 프레임워크의 가장 최적화된 버전을 설치합니다. 자세한 정보는 [Conda를 사용하는 Deep Learning AMI 사용](tutorial-conda.md) 섹션을 참조하세요.
사용자 지정 옵션이나 최적화된 빌드 옵션으로 소스에서 직접 설치하려는 경우에는 [Deep Learning Base AMI](overview-base.md)가 더 나은 옵션이 될 수도 있습니다.
## Python 2 사용 중단
Python 오픈 소스 커뮤니티는 2020년 1월 1일 Python 2에 대한 지원을 공식적으로 종료했습니다. TensorFlow 및 PyTorch 커뮤니티는 TensorFlow 2.1 및 PyTorch 1.4 릴리스가 Python 2를 지원하는 마지막 릴리스라고 공지했습니다. Python 2 Conda 환경을 포함하는 DLAMI(v26, v25 등)의 이전 릴리스는 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 이전에 게시된 DLAMI 버전의 Python 2 Conda 환경 업데이트는 해당 버전에 대한 오픈 소스 커뮤니티에서 게시한 보안 수정 사항이 있는 경우에만 제공합니다. TensorFlow 및 PyTorch 프레임워크의 최신 버전이 포함된 DLAMI 릴리스는 Python 2 Conda 환경을 포함하지 않습니다.
## CUDA 지원
구체적인 CUDA 버전 번호는 [GPU DLAMI 릴리스 노트](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html#appendix-ami-release-notes-gpu)에서 확인할 수 있습니다.
**다음**
[DLAMI 아키텍처 옵션](overview-architecture.md)
## 관련 항목
+ Conda를 사용하는 Deep Learning AMI를 사용하는 방법은 [Conda를 사용하는 Deep Learning AMI 사용](tutorial-conda.md) 자습서를 참조하세요.
# DLAMI 아키텍처 옵션
AWS Deep Learning AMIs는 x86 기반 또는 Arm64 기반 [AWS Graviton2](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) 아키텍처와 함께 제공됩니다.
ARM64 GPU DLAMI 시작에 대한 자세한 내용은 [ARM64 DLAMI](tutorial-arm64.md)을 참조하세요. 사용 가능한 인스턴스 유형에 대한 자세한 내용은 [DLAMI 인스턴스 유형 선택](instance-select.md)을 참조하세요.
**다음**
[DLAMI 운영 체제 옵션](overview-os.md)
# DLAMI 운영 체제 옵션
DLAMI는 다음 운영 체제에서 제공됩니다.
+ Amazon Linux 2
+ Amazon Linux 2023
+ Ubuntu 20.04
+ Ubuntu 22.04
이전 버전의 운영 체제는 더 이상 사용되지 않는 DLAMI에서 사용할 수 있습니다. DLAMI 사용 중단에 대한 자세한 내용은 [DLAMI 사용 중단](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/deprecations.html)을 참조하세요.
DLAMI를 선택하기 전에 필요한 인스턴스 유형을 평가하고 AWS 리전을 지정하세요.
**다음**
[DLAMI 인스턴스 유형 선택](instance-select.md)