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AWS GPU AMI ARM64 de aprendizado profundo PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
Se precisar de ajuda para começar, consulte Conceitos básicos da DLAMI.
Formato de nome da AMI
Driver de GPU 2.4 AMI OSS Nvidia de aprendizado profundo. PyTorch $ {PATCH_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD
Instâncias do EC2 com suporte
G5g
A AMI inclui o seguinte:
AWS Serviço suportado: Amazon EC2
Sistema operacional: Ubuntu 22.04
Arquitetura de computação: ARM64
Python:///opt/condaenvs/pytorchbin/python
Versão do Python: 3.11
Driver NVIDIA:
Driver OSS Nvidia: 550.144.03
Pilha NVIDIA CUDA12.1 :
Caminho de instalação de CUDA, NCCL e cuDDN://cuda-12.4/ usr/local
-
CUDA padrão: 12.4
PATH/usr/local/cuda aponta para//cuda-12.4/ usr/local
-
Variáveis de ambiente atualizadas abaixo:
LD_LIBRARY_PATH deve ter//://cuda/lib:usr/local/usr/local/cuda:/usr/local//sbsa-cuda/lib64://usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
PATH para ter/usr/local/cuda/bin/://usr/local/cuda/include/
Versão NCCL do sistema compilado presente em usr/local //cuda/: 2.21.5
PyTorch Versão NCCL compilada do ambiente PyTorch conda: 2.20.5
AWS CLI v2 como aws2 e AWS CLI v1 como aws
Tipo de volume do EBS: gp3
Consulta AMI-ID com parâmetro SSM (exemplo de região é us-east-1):
aws ssm get-parameter --regionus-east-1\ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output textConsulta AMI-ID com AWSCLI (a região de exemplo é us-east-1):
aws ec2 describe-images --regionus-east-1\ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text
Data de lançamento: 2025-02-17
Nome da AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215
Atualização
Atualização do NVIDIA Container Toolkit da versão 1.17.3 para 1.17.4.
Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
No NVIDIA Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas compatíveis com CUDA agora está desabilitada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêiner, atualize o LD_LIBRARY_PATH para incluir as bibliotecas compatíveis com CUDA, conforme mostrado no tutorial Se você usa uma camada de compatibilidade com CUDA.
Remoção
Remoção das bibliotecas em espaço de usuário cuobj e nvdisasm, fornecidas pelo NVIDIA CUDA Toolkit
, para corrigir as CVEs presentes no NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin de 18 de fevereiro de 2025 .
Data de lançamento: 2025-01-21
Nome da AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117
Atualização
Atualização do driver Nvidia da versão 550.127.05 para 550.144.03 para corrigir as CVEs presentes no NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin de janeiro de 2025
.
Data de lançamento: 2024-09-30
Nome da AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927
Atualização
Atualizou o Nvidia Container Toolkit da versão 1.16.1 para a 1.16.2, abordando a vulnerabilidade de segurança. CVE-2024-0133
Data de lançamento: 2024-09-26
Nome da AMI: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926
Adição
Lançamento inicial da série Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com o NVIDIA Driver R550, CUDA=12,4, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch
