AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.6（亚马逊 Linux 2023） - AWS Deep Learning AMIs
AMI 名称格式支持的 EC2 实例：AMI 内容版权声明发布日期：2025-02-21

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AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.6（亚马逊 Linux 2023）

如需入门帮助，请参阅DLAMI 入门。

AMI 名称格式

  • 深度学习 OSS NVIDIA 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.6.0（亚马逊 Linux 2023）$ {YYYY-MM-DD}

支持的 EC2 实例：

  • 请参阅 DLAMI 的重要更改

  • 使用 OSS 进行深度学习 NVIDIA 驱动程序支持 g4dn、G5、G6、Gr6、G6e、p4d、p4de、P5、p5e、p5e、p5e、p5en

AMI 包括以下内容：

  • 支持的 AWS 服务： EC2

  • 操作系统：亚马逊 Linux 2023

  • 计算架构：x86

  • NVIDIA CUDA12 .6 堆栈：

    • CUDA、NCCL 和 cudDN 安装路径：/-12.6/ usr/local/cuda

    • 默认 CUDA：12.6

      • 路径/ usr/local/cuda points to /usr/local/cuda -12.6/

      • 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

        • 拥有路径/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/

    • 为 12.6 编译的 NCCL 版本：2.24.3

  • 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/amazon/ofi-nccl/ . Path /opt/amazon/ofi-nccl/lib IBRARY_PATH。

  • Python 版本：3.12

  • Python:/opt/pytorch/bin/python

  • NVIDIA 驱动程序：570.86.15

  • 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-2.6-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 2.6.? (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' \
    --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \
    --output text

版权声明

PyTorch 弃用 Anaconda 频道

从 PyTorch 2.6 开始， PyTorch 已弃用对 Conda 的支持（参见官方公告）。因此， PyTorch 2.6 及更高版本将转向使用 Python 虚拟环境。要激活 PyTorch venv，请使用源/ opt/pytorch/bin/activate p5/p5e 实例：

  • 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。

aws ec2 run-instances --region $REGION \
    --instance-type $INSTANCETYPE \
    --image-id $AMI --key-name $KEYNAME \
    --iam-instance-profile "Name=dlami-builder" \
    --tag-specifications "ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=$TAG}]" \
    --network-interfaces "NetworkCardIndex=0,DeviceIndex=0,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \
      "NetworkCardIndex=1,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \
      "NetworkCardIndex=2,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \
      "NetworkCardIndex=3,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \
      "NetworkCardIndex=4,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \
      ...
      "NetworkCardIndex=31,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa"
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。如果用户仍想更新，他们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。

发布日期：2025-02-21

AMI 名称：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.6.0（亚马逊 Linux 2023）20250220

新增了

  • 适用于亚马逊 Linux 2023 的深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.6 的首次发布

    • 自 PyTorch 2.6 版本起，Pytorch 已弃用对 Conda 的支持。因此，Pytorch 2.6 及更高版本将转向使用 Python 虚拟环境。要激活 pytorch venv，请使用源代码/ opt/pytorch/bin/activate