AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.5（亚马逊 Linux 2023）

• 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）$ {YYY-MM-DD}

• 请参阅 DLAMI 的重要更改。

• 使用 OSS 进行深度学习 Nvidia Driver 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、G6e、p4d、p4de、P5、p5e、p5e、p5eN

• 支持的 AWS 服务： EC2

• 操作系统：亚马逊 Linux 2023

• 计算架构：x86

• NVIDIA CUDA12 .4 堆栈：

  • CUDA、NCCL 和 cudDN 安装路径：/-12.4/ usr/local/cuda

  • 默认 CUDA：12.4

    • 路径/ usr/local/cuda points to /usr/local/cuda -12.4/

    • 在环境变量下方更新：

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

      • 要拥有的路径/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/

  • 为 12.4 编译的 NCCL 版本：2.21.5

• NCCL 考试地点：

  • all_reduce、all_gather 和 reduce_scatter：/-cuda-xx.x/ usr/local/cuda-xx.x/efa/test

  • 要运行 NCCL 测试，LD_LIBRARY_PATH 已经更新了所需的路径。

    • 已 PATHs 在 LD_LIBRARY_PATH 中添加了常见内容：

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

  • LD_LIBRARY_PATH 已使用 CUDA 版本路径更新

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

• EFA 安装程序：1.38.0

• 英伟达 GDRCopy：2.4.1

• AWS OFI NCC L：1.13.2-aws

  • AWS OFI NCCL 现在支持单一版本的多个 NCCL 版本

  • 安装路径：/已添加到 LD_L opt/aws-ofi-nccl/ . Path /opt/aws-ofi-nccl/lib IBRARY_PATH。

  • 测试响铃的路径，消息传输：/opt/aws-ofi-nccl/tests

• Python 版本：3.11

• Python:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python

• NVIDIA 驱动程序：560.35.03

• AWS CLI v2 位于/usr/bin/aws

• EBS 卷类型：gp3

• NVMe 实例存储位置（在支持的 EC2 实例上）：/opt/dlami/nvme

• 使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）：

  • OSS 英伟达驱动程序：

    aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
            --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023/latest/ami-id \
            --query "Parameter.Value" \
            --output text

• 使用以下方式查询 AMI-ID AWSCLI （示例区域为 us-east-1）：

  • OSS 英伟达驱动程序：

    aws ec2 describe-images --region us-east-1 \
        --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.? (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' \
        --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
        --output text

• DeviceIndex 对每个都是唯一的 NetworkCard，并且必须是小于 ENIs p NetworkCard er 限制的非负整数。在 P5 上，p ENIs er 的数量 NetworkCard 为 2，这意味着的唯一有效值 DeviceIndex 是 0 或 1。以下是使用 awscli 的 EC2 P5 实例启动命令示例，显示 NetworkCardIndex 从数字 0-31 开始，第一个接口显示 DeviceIndex 为 0，其余 31 个接口显示 DeviceIndex 为 1。

内核

• 使用以下命令固定内核版本：

  sudo dnf versionlock kernel*

• 我们建议用户避免更新其内核版本（除非有安全补丁），以确保与已安装的驱动程序和软件包版本兼容。如果用户仍希望更新，则可以运行以下命令来取消固定其内核版本：

  sudo dnf versionlock delete kernel*
  sudo dnf update -y

• 对于每个新版本的 DLAMI，都使用最新可用的兼容内核。

• 将 NVIDIA 容器工具包从版本 1.17.3 更新到 1.17.4 版

  • 有关更多信息，请参阅此处的发行说明页面：https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17. 4

  • 在容器工具包版本 1.17.4 中，现已禁用 CUDA 兼容库的挂载。为了确保与容器工作流程中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD_LIBRARY_PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如如果您使用 CUDA 兼容层教程中所示。

• 删除了 NV IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 NVIDIA CUDA 工具包安全公告中 CVEs 出现的问题

• 添加了对 G4dn 实例的 Support。

• 适用于亚马逊 Linux 2023 的深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5 的首次发布

• 此 DLAMI 目前不支持 G4dn 和 G5 实例。 EC2 AWS 意识到在将开源 NVIDIA 驱动程序与 Linux 内核版本 6.1 或更高版本一起使用时，不兼容可能会导致 CUDA 初始化失败，从而影响 G4dN 和 G5 实例系列。此问题会影响 Linux 发行版，例如亚马逊 Linux 2023、Ubuntu 22.04 或更高版本或 SUSE Linux Enterprise Server 15 SP6 或更高版本等。