本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。 # DLAMI 支持策略表有关更多详细信息，请参阅[支持策略](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/support-policy.html)。 ## 支持的框架版本 | 框架 | 当前版本 | CUDA 版本 | GitHub GA | 补丁结束 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PyTorch | 2.9.0 | 13.0 | 2025-10-15 | 2026-10-15 | | PyTorch | 2.8.0 | 12.9 | 2025-08-06 | 2026-08-06 | | PyTorch | 2.7.0 | 12.8 | 2025-04-23 | 2026-04-23 | | PyTorch | 2.6.0 | 12.6 | 2025-01-29 | 2026-01-29 | ## 支持的操作系统版本 | 操作系统 | 补丁结束 | | --- | --- | | Amazon Linux 2023 | 2029-06-30 | | Amazon Linux 2 | 2026-06-30 | | Ubuntu 24.04 | 2029-04-30 | | Ubuntu 22.04 | 2027-04-30 | ## 不支持的框架版本此表中列出的各个版本在其支持日期截止之后将继续显示 2 年。 | 框架 | 当前版本 | CUDA 版本 | GitHub GA | 补丁结束 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PyTorch | 2.5.1 | 12.4 | 2024-11-24 | 2025-11-24 | | PyTorch | 2.4.1 | 12.4 | 2024-07-24 | 2025-07-24 | | PyTorch | 2.3.0 | 12.1 | 2024-04-24 | 2025-04-24 | | PyTorch | 2.2.0 | 12.1 | 2024-01-30 | 2025-01-30 | | PyTorch | 1.13.1 | 11.7 | 2022-10-28 | 2024-10-28 | | PyTorch | 2.1.0 | 12.1 | 2023-10-04 | 2024-10-04 | | PyTorch | 2.0.0 | 12.1 | 2023-03-15 | 2024-03-15 | | PyTorch | 1.12.1 | 11.6 | 2022-07-01 | 2023-07-01 | | PyTorch | 1.11.0 | 11.5 | 2022-03-10 | 2023-03-10 | | TensorFlow | 2.18.0 | 12.5 | 2024-10-24 | 2026-01-31 | | TensorFlow | 2.17.0 | 12.3 | 2024-11-07 | 2025-11-07 | | TensorFlow | 2.16.0 | 12.3 | 2024-03-07 | 2025-03-07 | | TensorFlow | 2.15.0 | 12.2 | 2023-11-14 | 2024-11-14 | | TensorFlow | 2.13.0 | 11.8 | 2023-07-19 | 2024-07-19 | | TensorFlow | 2.12.0 | 11.8 | 2023-03-23 | 2024-03-23 | | TensorFlow | 2.11.0 | 11.2 | 2022-11-18 | 2023-11-18 | | TensorFlow | 2.10.1 | 11.2 | 2022-09-06 | 2023-09-06 | | TensorFlow | 2.9.3 | 11.2 | 2022-05-17 | 2023-05-17 | ## 不支持的操作系统版本 | 操作系统 | 补丁结束 | | --- | --- | | Ubuntu 20.04 | 2025-05-31 | | Ubuntu 18.04 | 2023-05-31 | ## 发布说明存档不再支持的 DLAMI 版本的发布说明。这些存档提供历史信息以供参考。 ### 基地 DLAMIs **Topics** + [Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）](aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-20.04.md) # AWS 深度学习基础 GPU AMI (Ubuntu 20.04) #### 终止支持通知 + Ubuntu Linux 20.04 LTS 于 2025 年 5 月 31 日到达其五年长期支持（LTS）窗口的终点，此后将不再获得其供应商的支持。**因此， AWS 深度学习基础GPU AMI（Ubuntu 20.04）在2025年5月31日之后将没有更新。先前的版本将继续可用。请注意，任何公开发布的 AMI 在其创建日期两年后都会被 EC2 弃用。有关更多信息，请参阅[弃用 Amazon EC2 AMI](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ami-deprecate.html)。 + 自该日到 2025 年 8 月 31 日的三个月内，仅针对功能性问题提供支持（不提供安全补丁）。 + Ubuntu 20.04 DLAMI 的用户应迁移到 [AWS Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 22.04）](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-22-04/)或 [AWS Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 24.04）](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-24-04/)。或者，可以使用 [AWS Deep Learning Base AMI（Amazon Linux 2023）](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-amazon-linux-2023/)。有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）\$1\$1YYYY-MM-DD\$1 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）\$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 支持的 EC2 实例 + 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md)。 + 采用 OSS Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、G6e、P4d、P4de、P5、P5e、P5en + 采用 Proprietary Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G3（不支持 G3.16x）、P3、P3dn #### 该 AMI 包含以下内容： + **支持的 AWS 服务**：亚马逊 EC2 + **操作系统**：Ubuntu 20.04 + **计算架构**：x86 + **已为以下软件包安装了最新的可用版本：** + **Linux 内核 **5.15 + **FSx Lustre** + **Docker** + **AWS CLI v2** 位于/usr/local/bin/aws2 和 **AWS CLI v1** 位于/usr/bin/aws + **NVIDIA DCGM** + **Nvidia Container Toolkit**： + 版本命令： nvidia-container-cli-V + **Nvidia-docker2**： + 版本命令：nvidia-docker 版本 + **NVIDIA Driver**： + OSS Nvidia 驱动程序：550.163.01 + Proprietary Nvidia Driver：550.163.01 + **NVIDIA CUDA 11.7、12.1-12.4 堆栈**： + CUDA、NCCL 和 cudDN 安装目录：/-xx.x/ usr/local/cuda + 示例：/usr/local/cuda-12.1/ + 已编译的 NCCL 版本：2.22.3\$1 .4 CUDA12 + **默认 CUDA：**12.1 + 路径/ usr/local/cuda 指向 **CUDA 12.1** + 更新以下环境变量： + LD\$1LIBRARY\$1PATH 要有/usr/local/cuda-12.1/lib:/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cuda-12.1:/usr/local/cuda-12.1/targets/x86\$164-linux/lib + 拥有路径/usr/local/cuda-12.1/bin/:/usr/local/cuda-12.1/include/ + 对于任何不同的 CUDA 版本，请相应地更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH。 + **NCCL 测试位置：** + all\$1reduce、all\$1gather 和 reduce\$1scatter：/-cuda-xx.x/ usr/local/cuda-xx.x/efa/test + 要运行 NCCL 测试，需要传递包含以下更新的 LD\$1LIBRARY\$1PATH。 + 已 PATHs 在 LD\$1LIBRARY\$1PATH 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 + 对于任何不同的 CUDA 版本，请相应地更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH。 + **EFA 安装程序：**1.39.0 + **英伟达 GDRCopy：**2.4 + **AWS OFI NCCL 插件**：作为 EFA Installer-AWS 的一部分安装 + 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\$1L opt/aws-ofi-nccl/ . Path /opt/aws-ofi-nccl/lib IBRARY\$1PATH。 + **测试响铃的路径**，消息传输：/opt/aws-ofi-nccl/tests + **EBS 卷类型**：gp3 + **Python**：/usr/bin/python3.9 + **NVMe 实例存储位置（在[支持的 EC2 实例](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-store-volumes.html#available-instance-store-volumes)上）：**/opt/dlami/nvme + **使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）：** + **OSS Nvidia Driver**： ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-oss-nvidia-driver-gpu-ubuntu-20.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` + **Proprietary Nvidia Driver：** ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-proprietary-nvidia-driver-gpu-ubuntu-20.04/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 Nvidia Driver：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` + **Proprietary Nvidia Driver：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` #### 通知 **NVIDIA Container Toolkit 1.17.4** 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 **EFA 版本从 1.37 更新为 1.38（2025-02-04 发布）** EFA 现在捆绑了 AWS OFI NCCL 插件，该插件现在可以在 /-ofi-nccl/ 中找到。opt/amazon/ofi-nccl rather than the original /opt/aws如果更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 变量，请确保正确修改 OFI NCCL 位置。 **Support 政策** 此 AMI 的组件（如 CUDA 版本）可能在未来版本中基于[框架支持策略](support-policy.md)或为了优化[深度学习容器](https://aws.amazon.com/machine-learning/containers/)性能、减小 AMI 大小等原因而被移除或更改，恕不另行通知。 AMIs 如果 CUDA 版本未被任何支持的框架版本使用，我们会将其从中删除。 **使用多个网卡的 EC2 实例** + 许多支持 EFA 的实例类型也有多个网卡。 + DeviceIndex 对于每个网卡来说都是唯一的，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。 + 对于主网络接口（网卡索引 0、设备索引 0），创建一个 EFA（兼具 ENA 功能的 EFA）接口。您不能使用仅限 EFA 的网络接口作为主网络接口。 + 对于每个附加的网络接口，请使用下一个未使用的网卡索引、设备索引 1 以及 EFA（兼具 ENA 功能的 EFA）或仅 EFA 的网络接口，具体取决于您的使用案例，例如 ENA 带宽要求或 IP 地址空间。有关使用案例示例，请参阅 P5 实例的 EFA 配置。 + 有关更多信息，请参阅[此处](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/efa-acc-inst-types.html)的《EFA 指南》。 **P5/P5e 实例** + P5 和 P5e 实例包含 32 个网络接口卡，可以使用以下命令启动： AWS CLI ``` 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" ``` **P5en 实例** + P5en 包含 16 个网络接口卡，可使用以下 AWS CLI 命令启动： ``` 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=15,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" ``` **内核** + 使用以下命令固定内核版本： ``` echo linux-aws hold | sudo dpkg —set-selections echo linux-headers-aws hold | sudo dpkg —set-selections echo linux-image-aws hold | sudo dpkg —set-selections ``` + 我们建议用户避免更新其内核版本（除非为了安全修补原因），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内核版本： ``` echo linux-aws install | sudo dpkg -set-selections echo linux-headers-aws install | sudo dpkg -set-selections echo linux-image-aws install | sudo dpkg -set-selections ``` + 对于每个新版本的 DLAMI，使用最新可用的兼容内核。 #### 发布日期：2025-04-24 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250424 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250424 ##### 已更新 + 将 Nvidia 驱动程序从 550.144.03 版升级到 550.163.01 版，以解决 2025 年 4 月 [NVIDIA G](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5630) PU CVEs 显示驱动程序安全公告中提到的问题 #### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250214 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250214 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 #### 发布日期：2025-02-04 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250204 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250204 ##### 已更新 + EFA 版本从 1.37.0 升级到 1.38.0 + EFA 现在捆绑了 AWS OFI NCCL 插件，该插件现在可以在 /-ofi-nccl/ 中找到。opt/amazon/ofi-nccl rather than the original /opt/aws如果更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 变量，请确保正确修改 OFI NCCL 位置。 ##### 已删除 + emacs 软件包已从这些 DLAMIs软件包中删除。客户可以从 GNU emacs 中安装 emacs。[https://www.gnu.org/software/emacs/download.html](https://www.gnu.org/software/emacs/download.html) #### 发布日期：2025-01-17 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250117 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20250117 ##### 已更新 + 将 Nvidia 驱动程序从 550.127.05 版升级到 550.144.03 版，以解决 2025 年 1 月 [NVIDIA G](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) PU CVEs 显示器驱动程序安全公告中提到的问题 #### 发布日期：2024-12-09 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20241206 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20241206 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.17.0 升级到 1.17.3 #### 发布日期：2024-11-22 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20241122 ##### 新增了 + 增加了对 P5en EC2 实例的支持。 ##### 已更新 + EFA 安装程序版本从 1.35.0 升级到 1.37.0 + 将 AWS OFI NCCL 插件从 1.12.1-aws 版本升级到 1.13.0-aws #### 发布日期：2024-10-26 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20241025 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20241025 ##### 已更新 + [将 Nvidia 驱动程序从 550.90.07 版升级到 550.127.05 版，以解决在 2024 年 10 月 NVIDIA GPU CVEs 显示屏安全公告中出现的问题](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586) #### 发布日期：2024-10-03 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240927 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.16.1 升级到 1.16.2 #### 发布日期：2024-08-27 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240827 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序和 Fabric Manager 版本从 535.183.01 升级到 550.90.07 + EFA 版本从 1.32.0 升级到 1.34.0 + 针对所有 CUDA 版本将 NCCL 升级到最新版本 2.22.3 + CUDA 11.7 已从 2.16.2\$1 版本升级 .7 CUDA11 + CUDA 12.1、12.2 从 2.18.5\$1 升级 .2 CUDA12 + CUDA 12.3 从 2.21.5\$1 版本升级 .4 CUDA12 ##### 新增了 + 在目录/-12.4 中添加了 CUDA 工具包版本 12.4 usr/local/cuda + 增加了对 **P5e EC2 实例**的支持。 ##### 已删除 + 移除了目录中存在的 CUDA Toolkit 版本 11.8 堆栈 /-11.8 usr/local/cuda #### 发布日期：2024-08-19 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240816 ##### 新增了 + 增加了对 [G6e EC2 实例](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)的支持。 #### 发布日期：2024-06-06 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240606 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240606 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 535.183.01 更新为 535.161.08 #### 发布日期：2024-05-15 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240515 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240515 ##### 新增了 + 在/usr/local/cuda-11 CUDA11 .7 目录中添加了 .7 堆栈，其中有 .7、NCCL 2.16 CUDA11 .2、cudnn 8.7.0，因为 1.13 支持 .7 PyTorch CUDA11 #### 发布日期：2024-05-02 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240502 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240502 ##### 已更新 + EFA 版本从 1.30 更新为 1.32 + 将 AWS OFI NCCL 插件从 1.7.4 版更新到 1.9.1 版 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.13.5 更新为 [1.15.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.15.0) + **版本 1.15.0 不包括 nvidia-container-runtime和 nvidia-docker2 软件包。建议按照 [Nvidia 容器工具 nvidia-container-toolkit包文档直接使用软件包](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/sample-workload.html)。** ##### 新增了 + 添加了 CUDA12 .3 堆栈，包含 CUDA12 .3、NCCL 2.21.5、cudnn 8.9.7 ##### 已删除 + 移除了 CUDA11 /-12 CUDA12 .0 目录中存在的 .7、.0 堆栈 usr/local/cuda-11.7 and /usr/local/cuda + [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.15.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.15.0) nvidia-container-runtime #### 发布日期：2024-04-04 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240404 ##### 新增了 + 对于 OSS Nvidia Driver DLAMI，增加了 G6 和 Gr6 EC2 实例支持。有关更多信息，请参阅[推荐的 GPU 实例](gpu.md)。 #### 发布日期：2024-03-29 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240326 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240326 ##### 已更新 + 在专有和 OSS Nvidia 驱动程序中，将 Nvidia 驱动程序从 535.104.12 更新为 535.161.08。 DLAMIs + 从 Proprietary Nvidia Driver DLAMI 中移除了 G4dn、G5 EC2 实例支持。 + 每个 DLAMI 支持的新实例如下： + 采用 Proprietary Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G3（不支持 G3.16x）、P3、P3dn + 采用 OSS Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G4dn、G5、P4d、P4de、P5。 #### 发布日期：2024-03-20 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240318 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240318 ##### 新增了 + 在 AMI `awscliv2` 中添加`awscliv1`为/usr/local/bin/aws2，在专有和 OSS Nvidia 驱动程序 AMI usr/bin/aws 上添加为/ #### 发布日期：2024-03-14 **AMI 名称：**Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240314 ##### 已更新 + 更新了 OSS Nvidia Driver DLAMI，支持 G4dn 和 G5，更新后的当前支持如下： + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver AMI（Ubuntu 20.04）支持 P3、P3dn、G3、G5、G4dn。 + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver AMI（Ubuntu 20.04）支持 G5、G4dn、P4、P5。 + 建议将 OSS Nvidia 驱动程序 DLAMIs 用于 G5、G4dN、P4、P5。 #### 发布日期：2024-02-12 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240208 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240208 ##### 已更新 + AWS OFI NCCL 插件已从 1.7.3 更新到 1.7.4 #### 发布日期：2024-02-01 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240201 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20240201 ##### 安全性 + 更新了 runc 包版本以使用针对 [CVE-2024-21626](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-21626) 的补丁。 #### 发布日期：2023-12-04 **AMI 名称** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20231204 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI（Ubuntu 20.04）20231204 ##### 新增了 + AWS 深度学习 AMI (DLAMI) 分为两个独立的组： + 使用 Nvidia Proprietary Driver 的 DLAMI（以支持 P3、P3dn、G3、G5、G4dn）。 + 使用 Nvidia OSS Driver 以启用 EFA 的 DLAMI（以支持 P4、P5）。 + 有关 DLAMI 拆分的更多信息，请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md)。 + AWS CLI 上面的查询位于要点查询 **AMI-ID 下 AWSCLI （示例区域为 us-east-1**） ##### 已更新 + EFA 版本从 1.26.1 更新为 1.29.0 + GDRCopy 已从 2.3 更新到 2.4 #### 发布日期：2023-10-18 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20231018 ##### 已更新 + AWS OFI NCCL 插件从 1.7.2 版更新到 1.7.3 版 + CUDA 12.0-12.1 目录中的 NCCL 版本更新为 2.18.5 以与 CUDA 12.2 环境保持一致 + CUDA12.1 已更新为默认 CUDA 版本 + 将 LD\$1LIBRARY\$1PATH 更新为有//usr/local/cuda-12.1/targets/x86\$164-linux/lib/:/usr/local/cuda-12.1/lib:/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cuda-12.1 and PATH to have /usr/local/cuda-12.1/bin + 对于想要切换到任何不同 CUDA 版本的客户，请相应地定义 LD\$1LIBRARY\$1PATH 和 PATH 变量。 #### 发布日期：2023-10-02 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20231002 ##### 已更新 + NVIDIA Driver 版本从 535.54.03 更新为 535.104.12 + 这个最新的驱动程序修复了在 535.54.03 版本中发现的 NVML ABI 中断性变更，以及在 535.86.10 版本中发现的影响 P5 实例上 CUDA Toolkit 的驱动程序回归问题。有关修复的详细信息，请参阅以下 NVIDIA 发布说明： + 有关修复的详细信息，请参阅以下 NVIDIA 发布说明： + [4235941](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-release-notes-535-104-05/index.html) - NVML ABI 中断性变更修复 + [4228552](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-release-notes-535-104-12/index.html) - CUDA Toolkit 错误修复 + 将 CUDA 12.2 目录下的 NCCL 版本更新为 2.18.5 + EFA 版本从 1.24.1 更新为最新的 1.26.1 ##### 新增了 + 在/usr/local/cuda- CUDA12 12.2 处添加了 .2 ##### 已删除 + 移除了对 CUDA 11.5 和 CUDA 11.6 的支持 #### 发布日期：2023-09-26 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230926 ##### 新增了 + 增加了 net.naming-scheme 变更，以修复 P5 上出现的不可预测的网络接口命名问题（[链接](https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/systemd/+bug/1945225)）。此更改是通过在文件的 linux 启动参数中设置 net.naming-scheme=v247 来完成的/etc/default/grub #### 发布日期：2023-08-30 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230830 ##### 已更新 + 将 aws-ofi-nccl插件从 1.7.1 版本更新到 1.7.2 版本 #### 发布日期：2023-08-11 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230811 ##### 新增了 + 此 AMI 现在支持 P5 和所有以前支持的 EC2 实例上的多节点训练功能。 + 对于 P5 EC2 实例，建议使用 NCCL 2.18，该版本已添加到 CUDA12 .0 和 .1 中。 CUDA12 ##### 已删除 + 移除了对 CUDA11 .3 和 CUDA11 .4 的支持。 #### 发布日期：2023-08-04 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230804 ##### 已更新 + 将 AWS OFI NCCL 插件更新到 v1.7.1 + 将 CUDA11.8 设为默认 PyTorch 2.0 支持 11.8，对于 P5 EC2 实例，建议使用 >= .8 CUDA11 + 将 LD\$1LIBRARY\$1PATH 更新为有//usr/local/cuda-11.8/targets/x86\$164-linux/lib/:/usr/local/cuda-11.8/lib:/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda-11.8 and PATH to have /usr/local/cuda-11.8/bin + 对于任何不同的 cuda 版本，请相应地定义 LD\$1LIBRARY\$1PATH。 + 将 CUDA 12.0、12.1 目录下的 NCCL 版本更新为 2.18.3 ##### Fixed + 修复了之前发布日期**** 2023-07-19 中提到的 Nvidia Fabric Manager（FM）软件包加载问题。 #### 发布日期：2023-07-19 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230719 ##### 已更新 + EFA 版本从 1.22.1 更新为 1.24.1 + NVIDIA 驱动程序版本从 525.85.12 更新为 535.54.03 ##### 新增了 + 通过将 max c-state 设置为 C1，增加了 c-state 变更以禁用处理器的空闲状态。此更改是通过在文件/的 linux 启动参数中设置 `intel\$1idle.max\$1cstate=1 processor.max\$1cstate=1` 来实现的 etc/default/grub + AWS EC2 P5 实例支持： + 为使用单节点/实例的工作流程增加了 P5 EC2 实例支持。在即将发布的版本中，将添加使用 EFA（弹性结构适配器）和 AWS OFI NCCL 插件的多节点支持（例如用于多节点训练）。 + 请使用 CUDA>=11.8 以获得最佳性能。 + 已知问题：Nvidia Fabric Manager（FM）软件包在 P5 上加载时间较长，客户在启动 P5 实例后需要等待 2-3 分钟才能加载 FM。要检查 FM 是否已启动，请运行命令 sudo systemctl is-active nvidia-fabricmanager，在开始任何工作流之前，该命令应该返回 active 状态。将在未来的版本中修复该问题。 #### 发布日期：2023-05-19 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230519 ##### 已更新 + EFA 更新到最新版本 1.22.1 + 将 CUDA 12.1 环境下的 NCCL 版本更新为 2.17.1 ##### 新增了 + 在/usr/local/cuda- CUDA12 12.1 处添加了 .1 + 通过该软件包增加了对 [NVIDIA 数据中心 GPU 监视器 (DCGM)](https://developer.nvidia.com/dcgm) 的 datacenter-gpu-manager支持 + 您可以通过以下查询来查看此服务的状态：sudo systemctl status nvidia-dcgm + 临时 NVMe 实例存储现在可以自动挂载到支持的 EC2 实例，并且可以在文件夹//中访问存储。opt/dlami/nvme您可以通过下列方式来检查或修改此服务： + 检查 NVMe 服务状态：sudo systemctl status dlami-nvme + 要访问或修改服务，请执行以下操作：/opt/aws/dlami/bin/nvme\$1ephemeral\$1drives.sh + NVMe volumes 为需要 IOPS 性能的高吞吐量工作流程提供了最快、最高效的存储解决方案。实例费用中包含临时 NVMe 实例存储，因此此服务不会产生额外费用。 + NVMe 实例存储只会被挂载到支持它们的 EC2 实例上。有关 NVMe 支持实例存储的 EC2 实例的信息，请参阅[可用实例存储卷](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-store-volumes.html#available-instance-store-volumes)并验证 NVMe 是否受支持。 + 为了提高磁盘性能并减少首次写入的损失，您可以初始化实例存储（注意，此过程可能需要几个小时，具体取决于 EC2 实例类型）- [在 EC2 实例上初始化实例存储卷](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/disk-performance.html)。 + **注意**： NVMe 实例存储挂载在实例上，不像 EBS 那样连接到网络。在您的实例重启或停止时，这些 NVMe 卷上的数据可能会丢失。 #### 发布日期：2023-04-17 **AMI 名称：**Deep Learning Base GPU AMI（Ubuntu 20.04）20230414 ##### 已更新 + 将 DLAMI 名称 AWS 从深度学习基础 AMI GPU CUDA 11 (Ubuntu 20.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 更新为深度学习基础 GPU AMI (Ubuntu 20.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 + 请注意，自本次发布起，我们将在一个月内继续使用旧的 AMI 名称来支持最新的 DLAMI，以应对任何所需的支持。客户可以更新其操作系统包 apt-get update && apt-get upgrade 以使用安全补丁。 + 从 /- AWS ofi-nccl/ 更新了 OFI NCCL 插件路径 usr/local/cuda-xx.x/efa/ to /opt/aws + 将 NCCL 更新为 v2.16.2 的[自定义 GIT 分支](https://github.com/NVIDIA/nccl/tree/inc_nsteps)，该分支由 NCCL AWS 和 NCCL 团队共同撰写，适用于所有 CUDA 版本。它在 AWS 基础架构上的表现更好。 ##### 新增了 + 在/usr/local/cuda- CUDA12 12.0 处添加了 .0 + 添加了 [AWS FSx](https://aws.amazon.com/fsx/) + 在 /3.9 版本中增加了对 Python 3. usr/bin/python 9 版本的支持 + 请注意，此更改并不会替换默认的系统 Python，python3 仍然指向系统 Python3.8。 + 可以使用以下命令访问 Python3.9： ``` /usr/bin/python3.9 python3.9 ``` ##### 已删除 + [从/ CUDA11-11. usr/local/cuda x/ 中移除了.0-11.1，因为根据框架支持政策，任何支持的框架版本均未使用它们。](support-policy.md) #### 发布日期：2022-05-25 **AMI 名称：** AWS 深度学习基础 AMI GPU CUDA 11 (Ubuntu 20.04) 20220523 ##### 已更新 + 此版本增加了对新 EC2 实例 p4de.24xlarge 的支持。 + 已更新 aws-efa-installer至 1.15.2 版本 + 已更新 aws-ofi-nccl至 1.3.0-aws 版本，其中包含 p4de.24xlarge 的拓扑。 #### 发布日期：2022-03-25 **AMI 名称：** AWS 深度学习基础 AMI GPU CUDA 11 (Ubuntu 20.04) 20220325 ##### 已更新 + EFA 版本从 1.15.0 更新为 1.15.1 #### 发布日期：2022-03-17 **AMI 名称：** AWS 深度学习基础 AMI GPU CUDA 11 (Ubuntu 20.04) 20220323 ##### 新增了 + 初始版本 ### PyTorch DLAMIs **Topics** + [GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) + [GPU PyTorch 2.5（亚马逊 Linux 2023）](aws-deep-learning-x86-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023.md) + [ARM64 AMI GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-arm64-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) + [GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04.md) + [ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04.md) # AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04) **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5。 \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251108](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-11-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251007](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-10-14.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250930](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-10-02.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250913](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-09-30.md) # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251108 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Brotli | 1.1.0 | 1.2.0 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300060.0b1248-1 | 1.300061.0b1289-1 | | awscli | 2.31.22 | 2.31.32 | | awscrt | 0.27.6 | 0.28.4 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | binutils-x86-64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.59 | 1.40.69 | | botocore | 1.40.59 | 1.40.69 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | containerd.io | 1.7.28-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dkms | 3.2.1-1ubuntu2 | 3.2.2-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.40.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.0 | 0.121.0 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | graphql-core | 3.2.6 | 3.2.7 | | gymnasium | 1.2.1 | 1.2.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.402 | 1.0.411 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libssh-4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.5 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.10 | | libxnvctrl0 | 580.95.05-0ubuntu1 | 580.105.08-0ubuntu1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | linux-tools-common | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.2 | | nvlsm | 2025.06.6-1 | 2025.06.10-1 | | pillow | 11.3.0 | 12.0.0 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.3 | | pydantic | 2.12.3 | 2.12.4 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.41.5 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | sagemaker | 2.253.1 | 2.254.1 | | sagemaker-core | 1.0.59 | 1.0.64 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.3 | | tblib | 3.2.0 | 3.2.1 | | tomli | 2.0.1 | 2.3.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | unicodedata2 | 16.0.0 | 17.0.0 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251007 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 通知 + 本版本包含针对 [NVIDIA 10 月版安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)中披露的受影响 NVIDIA Driver 包的 CVE 补丁。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-extra-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 2.31.4 | 2.31.9 | | boto3 | 1.40.41 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.41 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.39.4-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libxnvctrl0 | 580.82.07-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-modules-extra-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | narwhals | 2.6.0 | 2.7.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | nvlsm | 2025.06.5-1 | 2025.06.6-1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.2.2 | | pydantic | 2.11.9 | 2.11.10 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-modules-extra-6.8.0-1039-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250930 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-extra-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.4 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 2.30.1 | 2.31.4 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.30 | 1.40.41 | | botocore | 1.40.30 | 1.40.41 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | cryptography | 45.0.7 | 46.0.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.1 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.395 | 1.0.398 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | landscape-common | 23.02-0ubuntu1\$122.04.4 | 23.02-0ubuntu1\$122.04.6 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libcpanel-json-xs-perl | 4.27-1ubuntu0.1 | 4.27-1ubuntu0.2 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | libjson-xs-perl | 4.030-1build3 | 4.040-0ubuntu0.22.04.1 | | libmysqlclient21 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.1 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.2 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-modules-extra-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.0 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | narwhals | 2.5.0 | 2.6.0 | | nbclassic | 1.3.2 | 1.3.3 | | numba | 0.61.2 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 7.0.0 | 7.1.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | regex | 2025.9.1 | 2025.9.18 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | sagemaker | 2.251.1 | 2.252.0 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | systemd-hwe-hwdb | 249.11.5 | 249.11.6 | | tomli | 2.0.1 | 2.2.1 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-extra-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250913 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1036-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300057.1b1167-1 | 1.300059.0b1207-1 | | awscli | 2.28.25 | 2.30.1 | | bind9-dnsutils | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-host | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-libs | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | boto3 | 1.40.25 | 1.40.30 | | botocore | 1.40.25 | 1.40.30 | | inspectorssmplugin | 1.0.390 | 1.0.395 | | jsonschema-specifications | 2025.4.1 | 2025.9.1 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.8 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | | narwhals | 2.3.0 | 2.5.0 | | nvidia-ml-py | 13.580.65 | 13.580.82 | | pyparsing | 3.2.3 | 3.2.4 | | pyzmq | 27.0.2 | 27.1.0 | | s3transfer | 0.13.1 | 0.14.0 | | sagemaker-core | 1.0.57 | 1.0.59 | | scikit-learn | 1.7.1 | 1.7.2 | | scipy | 1.16.1 | 1.16.2 | | tomli | 2.0.1 | 2.2.1 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1035 | | linux-headers-6.8.0-1035-aws | | linux-image-6.8.0-1035-aws | | linux-modules-6.8.0-1035-aws | | linux-tools-6.8.0-1035-aws | #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250216 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2025-01-21 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250119 ##### 已更新 + 将Nvidia驱动程序从550.127.05版本升级到550.144.03版本，以解决2025年1月 [NVIDIA GPU CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) 显示驱动程序安全公告中提到的问题。 ##### 发布日期：2024-11-21 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241121 ##### 新增了 + 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 系列的首次发布。包括配备 NVIDIA 驱动程序 R550、CUDA=12.4.1、cuda=8.9.7、NCCL=2.21.5 和 EFA=1.37.0 的 conda 环境。 PyTorch ##### Fixed + 由于 Ubuntu 内核为解决内核地址空间布局随机化（KASLR）功能中的缺陷而进行了更改，导致 G4Dn/G5 实例无法在 OSS Nvidia Driver 上正常初始化 CUDA。为缓解此问题，该 DLAMI 包括了一项功能，可为 G4Dn 和 G5 实例动态加载专有驱动程序。为了确保您的实例能够正常工作，请为此加载预留一段短暂的初始化时间。 + 要查看此服务的状态和运行情况，您可以使用以下命令： ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` # AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.5（亚马逊 Linux 2023） **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5。 \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (亚马逊 Linux 2023) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` 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 ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20251101](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-11-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20251007](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-10-14.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20250927](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-09-30.md) # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20251101 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | 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nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | kernel-livepatch-6.1.150-174.273-1.0-0.amzn2023 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.4 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 2.30.1 | 2.31.3 | | boto3 | 1.40.30 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.30 | 1.40.40 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | containerd | 2.0.5-1.amzn2023.0.2 | 2.0.6-1.amzn2023.0.1 | | cryptography | 45.0.7 | 46.0.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | docker | 25.0.8-1.amzn2023.0.5 | 25.0.8-1.amzn2023.0.6 | | fastapi | 0.116.1 | 0.117.1 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.0 | | glibc | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-all-langpacks | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-common | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-devel | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-gconv-extra | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-headers-x86 | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-locale-source | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | gstreamer1-plugins-base | 1.24.10-1.amzn2023.0.1 | 1.24.10-1.amzn2023.0.2 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.395-1 | 1.0.398-1 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | kernel | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libtiff | 4.4.0-4.amzn2023.0.21 | 4.4.0-4.amzn2023.0.22 | | libunwind | 1.4.0-5.amzn2023.0.2 | 1.4.0-5.amzn2023.0.3 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.0 | | lustre-client | 2.15.6-19.amzn2023 | 2.15.6-21.amzn2023 | | nbclassic | 1.3.2 | 1.3.3 | | numba | 0.61.2 | 0.62.0 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 7.0.0 | 7.1.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | regex | 2025.9.1 | 2025.9.18 | | rust-toolset-srpm-macros | 1.89.0-1.amzn2023.0.2 | 1.89.0-1.amzn2023.0.3 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | system-release | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zipp | 3.23.0 | 3.19.2 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.148-173.267 | #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20250216 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2025-01-08 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20250107 ##### 新增了 + 增加了对 [G4dn 实例](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g4/)的支持。 ##### 发布日期：2024-11-21 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.5.1（亚马逊 Linux 2023）20241120 ##### 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 2.5 的首次发布 ##### 已知问题 + 此 DLAMI 目前不支持 G4dn 和 G5 EC2 实例。 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，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。 # AWS 深度学习 ARM64 AMI GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04) **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia 驱动程序 GPU PyTorch 2.5。 \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251031](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-11-10.md) + [深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251003](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-10-14.md) + [深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250926](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-09-30.md) # 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251031 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | aarch64 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Brotli | 1.1.0 | 1.2.0 | | awscli | 1.42.58 | 1.42.63 | | binutils-aarch64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | boto3 | 1.40.58 | 1.40.63 | | botocore | 1.40.58 | 1.40.63 | | docker-compose-plugin | 2.40.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.0 | 0.120.3 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.402 | 1.0.404 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libssh-4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.5 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.10 | | linux-libc-dev | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | linux-tools-common | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.1 | | pillow | 11.3.0 | 12.0.0 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.2 | | sagemaker | 2.253.1 | 2.254.1 | | sagemaker-core | 1.0.59 | 1.0.61 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.1 | | tblib | 3.2.0 | 3.2.1 | | termcolor | 3.1.0 | 3.2.0 | | tomli | 2.0.1 | 2.3.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20251003 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 通知 + 本版本包含针对 [NVIDIA 10 月版安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)中披露的受影响 NVIDIA Driver 包的 CVE 补丁。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | aarch64 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | awscli | 1.42.39 | 1.42.44 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.39 | 1.40.44 | | botocore | 1.40.39 | 1.40.44 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | jupyterlab | 4.4.8 | 4.4.9 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | narwhals | 2.5.0 | 2.6.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | sagemaker | 2.251.1 | 2.252.0 | | tomli | 2.2.1 | 2.0.1 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250926 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | aarch64 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 1.42.34 | 1.42.39 | | boto3 | 1.40.34 | 1.40.39 | | botocore | 1.40.34 | 1.40.39 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | grpcio-tools | 1.75.0 | 1.75.1 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396 | 1.0.398 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.8 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.2.2 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | python3-pip-whl | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-arm64-ami-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2025-01-21 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20250117 ##### 已更新 + 将Nvidia驱动程序从550.127.05版本升级到550.144.03版本，以解决2025年1月 [NVIDIA GPU CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) 显示驱动程序安全公告中提到的问题。 ##### 发布日期：2024-11-22 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 20241122 ##### 新增了 + 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1 (Ubuntu 22.04) 系列的首次发布。包括配备 NVIDIA 驱动程序 R550 的 conda 环境 pytorch，CUDA=12.4，cudnn=8.9.7，NCCL=2.21.5。 PyTorch # AWS 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04) 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4。 \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### 支持的 EC2 实例 + 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md)。 + 采用 OSS Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、P4、P4de、P5、P5e、P5en。 #### 该 AMI 包含以下内容： + **支持的 AWS 服务**：EC2 + **操作系统**：Ubuntu 22.04 + **计算架构**：x86 + **Python**:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python + **NVIDIA Driver**： + OSS Nvidia Driver：550.144.03 + **英伟达 CUDA12 .1 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/ + 更新以下环境变量： + LD\$1LIBRARY\$1PATH 要有/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/x86\$164-linux/lib + 拥有路径/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/ + 编译后的系统 NCCL 版本现在/usr/local/cuda/: 2.21.5 + PyTorch 从 c PyTorch onda 环境中编译的 NCCL 版本：2.20.5 + **NCCL 测试位置：** + all\$1reduce、all\$1gather 和 reduce\$1scatter：/-cuda-xx.x/ usr/local/cuda-xx.x/efa/test + 为了运行 NCCL 测试，LD\$1LIBRARY\$1PATH 已经更新了必需的路径。 + 已 PATHs 在 LD\$1LIBRARY\$1PATH 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\$1LIBRARY\$1PATH 更新为指向 CUDA 版本路径 + /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cud/targets/x86\$164-linux/lib + **EFA 安装程序：**1.34.0 + **英伟达 GDRCopy：**2.4.1 + **Nvidia Transformer Engine：**v1.11.0 + **AWS OFI NCCL 插件**：作为 EFA Installer-AWS 的一部分安装 + **安装路径：**/已添加到 LD\$1L opt/aws-ofi-nccl/ . Path /opt/aws-ofi-nccl/lib IBRARY\$1PATH。 + **测试响铃的路径**，消息传输：/opt/aws-ofi-nccl/tests + 注意： PyTorch 软件包还附带动态链接的 AWS OFI NCCL 插件作为 conda 软件 aws-ofi-nccl-dlc包， PyTorch并将使用该软件包代替系统 OFI NCCL。 AWS + **AWS CLI v2 是** **aws2，v1 是 aws AWS CLI ** + **EBS 卷类型**：gp3 + **Python 版本：**3.11 + **使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）：** + **OSS Nvidia Driver**： ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22.04/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 Nvidia Driver：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` #### 通知 **P5/P5e 实例** + DeviceIndex 是唯一的 NetworkCard，并且必须是小于每个 ENI 限制的非负整数。 NetworkCard在 P5 上，每个 ENI 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 实例启动命令的示例，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" ``` #### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20250216 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 #### 发布日期：2025-01-21 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20250119 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 550.127.05 升级到 550.144.03，以解决 [2025 年 1 月版 NVIDIA GPU 显示器驱动程序安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)中披露的 CVE 漏洞。 #### 发布日期：2024-11-18 **AMI 名称：**深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20241116 ##### Fixed + 由于 Ubuntu 内核为解决内核地址空间布局随机化（KASLR）功能中的缺陷而进行了更改，导致 G4Dn/G5 实例无法在 OSS Nvidia Driver 上正常初始化 CUDA。为缓解此问题，该 DLAMI 包括了一项功能，可为 G4Dn 和 G5 实例动态加载专有驱动程序。为了确保您的实例能够正常工作，请为此加载预留一段短暂的初始化时间。 + 要查看此服务的状态和运行情况，您可以使用以下命令： ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` #### 发布日期：2024-10-16 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20241016 ##### 新增了 + 添加了用于加速 Transformer 模型的 N TransformerEngine vidia v1.11.0（更多详细信息，请参阅 transformer-.htm [ https://docs.nvidia.com/deeplearning/l](https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/index.html)）engine/user-guide/index #### 发布日期：2024-09-30 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20240929 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.16.1 升级到 1.16.2，旨在解决安全漏洞 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)。 #### 发布日期：2024-09-26 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20240925 ##### 新增了 + 深度学习 AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 系列的首次发布。包括配备 NVIDIA 驱动程序 R550、CUDA=12.4.1、cuda=8.9.7、NCCL=2.20.5 和 EFA=1.34.0 的 conda 环境。 PyTorch # AWS 深度学习 ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04) 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia 驱动程序 GPU PyTorch 2.4。 \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### 支持的 EC2 实例 + G5g #### 该 AMI 包含以下内容： + **支持的 AWS 服务**：亚马逊 EC2 + **操作系统**：Ubuntu 22.04 + **计算架构**： ARM64 + **Python**:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python + **Python 版本：**3.11 + **NVIDIA Driver**： + OSS Nvidia Driver：550.144.03 + **英伟达 CUDA12 .1 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/ + 更新以下环境变量： + LD\$1LIBRARY\$1PATH 要有 /64 usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/sbsa-linux/lib:/usr/local/cuda/nvvm/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib + 拥有路径/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/ + 编译后的系统 NCCL 版本现在/usr/local/cuda/: 2.21.5 + PyTorch 从 c PyTorch onda 环境中编译的 NCCL 版本：2.20.5 + **AWS CLI v2 是** **aws2，v1 是 aws AWS CLI ** + **EBS 卷类型**：gp3 + **使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）：** ``` aws ssm get-parameter --region us-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 text ``` + **使用以下方式查询 AMI-ID AWSCLI （示例区域为 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 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` #### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 #### 发布日期：2025-01-21 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117 ##### 已更新 + 将Nvidia驱动程序从550.127.05版本升级到550.144.03版本，以解决2025年1月 [NVIDIA GPU CVEs ](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) 显示驱动程序安全公告中提到的问题。 #### 发布日期：2024-09-30 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.16.1 升级到 1.16.2，旨在解决安全漏洞 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)。 #### 发布日期：2024-09-26 **AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926 ##### 新增了 + 深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0（Ubuntu 22.04）系列的首次发布。包括配备 NVIDIA 驱动程序 R550 的 conda 环境 pytorch，CUDA=12.4，cudnn=8.9.7，NCCL=2.20.5。 PyTorch ### TensorFlow DLAMIs **Topics** + [GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023.md) + [GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04.md) + [GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04.md) + [GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2)](aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2.md) + [GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04)](aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04.md) # 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023） **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### 通知 + TensorFlow 2.18 是 DLAMI 支持的最终 TensorFlow 版本。对于 future 框架 DLAMIs，请考虑使用 PyTorch DLAMIs。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）\$1 \$1YYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260122](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-23.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260121](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-21.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260117](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-20.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-08.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251227](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-31.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251209](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251115](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-03.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-11-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251007](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-10-14.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20250927](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-09-30.md) # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260122 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.126.09 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.10 | 3.10.1 | | SQLAlchemy | 2.0.45 | 2.0.46 | | boto3 | 1.42.31 | 1.42.32 | | botocore | 1.42.31 | 1.42.32 | | importlib\$1metadata | 8.0.0 | 8.7.1 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | jaraco.text | 3.12.1 | 4.0.0 | | jmespath | 1.0.1 | 1.1.0 | | nvidia-fabricmanager | 580.105.08-1 | 580.126.09-1 | | nvidia-ml-py | 13.590.44 | 13.590.48 | | packaging | 25.0 | 26.0 | | pandas | 2.3.3 | 3.0.0 | | pycparser | 2.23 | 3.0 | | pyparsing | 3.3.1 | 3.3.2 | | setuptools | 80.9.0 | 80.10.1 | | tomli | 2.0.1 | 2.4.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wcwidth | 0.2.14 | 0.3.0 | | wheel | 0.45.1 | 0.46.3 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | inflect | | jaraco.collections | | pytz | | typeguard | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260121 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | async-lru | 2.0.5 | 2.1.0 | | black | 25.12.0 | 26.1.0 | | boto3 | 1.42.30 | 1.42.31 | | botocore | 1.42.30 | 1.42.31 | | dill | 0.4.0 | 0.4.1 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | pytokens | 0.3.0 | 0.4.0 | | soupsieve | 2.8.1 | 2.8.3 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260117 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 2.0.0 | 2.1.0 | | boto3 | 1.42.25 | 1.42.30 | | botocore | 1.42.25 | 1.42.30 | | dask | 2025.12.0 | 2026.1.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.432-1 | 1.0.434-1 | | jaraco.context | 5.3.0 | 6.1.0 | | jupyter\$1server\$1terminals | 0.5.3 | 0.5.4 | | jupyterlab | 4.5.1 | 4.5.2 | | keras | 3.13.0 | 3.13.1 | | librt | 0.7.7 | 0.7.8 | | notebook | 7.5.1 | 7.5.2 | | packaging | 25.0 | 24.2 | | plotly | 6.5.1 | 6.5.2 | | prometheus\$1client | 0.23.1 | 0.24.1 | | regex | 2025.11.3 | 2026.1.15 | | scipy | 1.16.3 | 1.17.0 | | tomlkit | 0.13.3 | 0.14.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20260103 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251208 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-180.294.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 1.8.3 | 2.0.0 | | boto3 | 1.42.17 | 1.42.21 | | botocore | 1.42.17 | 1.42.21 | | celery | 5.6.0 | 5.6.1 | | fastapi | 0.127.1 | 0.128.0 | | filelock | 3.20.1 | 3.20.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.430-1 | 1.0.431-1 | | json5 | 0.12.1 | 0.13.0 | | kombu | 5.6.1 | 5.6.2 | | librt | 0.7.5 | 0.7.7 | | pillow | 12.0.0 | 12.1.0 | | psutil | 7.2.0 | 7.2.1 | | ruamel.yaml | 0.18.17 | 0.19.1 | | termcolor | 3.2.0 | 3.3.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | exceptiongroup | | ruamel.yaml.clib | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251227 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251208 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-180.294.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | boto3 | 1.42.9 | 1.42.17 | | botocore | 1.42.9 | 1.42.17 | | debugpy | 1.8.18 | 1.8.19 | | docutils | 0.22.3 | 0.22.4 | | fastapi | 0.124.4 | 0.127.1 | | filelock | 3.20.0 | 3.20.1 | | flatbuffers | 25.9.23 | 25.12.19 | | inspectorssmplugin | 1.0.428-1 | 1.0.430-1 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.4.0 | | joblib | 1.5.2 | 1.5.3 | | jupyterlab | 4.5.0 | 4.5.1 | | keras | 3.12.0 | 3.13.0 | | librt | 0.7.3 | 0.7.5 | | marshmallow | 4.1.1 | 4.1.2 | | mistune | 3.1.4 | 3.2.0 | | mypy | 1.19.0 | 1.19.1 | | narwhals | 2.13.0 | 2.14.0 | | nbclient | 0.10.2 | 0.10.4 | | notebook | 7.5.0 | 7.5.1 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pipenv | 2026.0.2 | 2026.0.3 | | platformdirs | 4.5.1 | 4.2.2 | | psutil | 7.1.3 | 7.2.0 | | pyparsing | 3.2.5 | 3.3.1 | | ruamel.yaml | 0.18.16 | 0.18.17 | | soupsieve | 2.8 | 2.8.1 | | tornado | 6.5.3 | 6.5.4 | | typer | 0.20.0 | 0.21.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251209 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251117 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-178.288.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | exceptiongroup-1.3.1 | | tzlocal-5.3.1 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | beautifulsoup4 | 4.14.2 | 4.14.3 | | billiard | 4.2.3 | 4.2.4 | | black | 25.11.0 | 25.12.0 | | boto3 | 1.41.5 | 1.42.5 | | botocore | 1.41.5 | 1.42.5 | | celery | 5.5.3 | 5.6.0 | | fastapi | 0.122.0 | 0.124.0 | | fsspec | 2025.10.0 | 2025.12.0 | | gast | 0.6.0 | 0.7.0 | | greenlet | 3.2.4 | 3.3.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.419-1 | 1.0.423-1 | | ipython | 9.7.0 | 9.8.0 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.0.1 | | kombu | 5.5.4 | 5.6.1 | | libnvidia-container-tools | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | libnvidia-container1 | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | librt | 0.6.2 | 0.7.3 | | marshmallow | 4.1.0 | 4.1.1 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | narwhals | 2.12.0 | 2.13.0 | | nvidia-container-toolkit | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-container-toolkit-base | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-fabricmanager | 580.95.05-1 | 580.105.08-1 | | nvidia-ml-py | 13.580.82 | 13.590.44 | | pipenv | 2025.0.4 | 2025.1.1 | | platformdirs | 4.5.0 | 4.5.1 | | pylint | 4.0.3 | 4.0.4 | | pytest | 9.0.1 | 9.0.2 | | rpds-py | 0.29.0 | 0.30.0 | | s3transfer | 0.15.0 | 0.16.0 | | urllib3 | 2.5.0 | 2.6.1 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251115 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251110 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-178.288.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | efa\$1version | 1.44.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.1 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | ImageIO-2.37.2 | | kernel-livepatch-6.1.158-178.288-1.0-0.amzn2023 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | SecretStorage | 3.4.0 | 3.4.1 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300059.1-1.amzn2023 | 1.300060.1-1.amzn2023 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | annotated-doc | 0.0.3 | 0.0.4 | | astroid | 4.0.1 | 4.0.2 | | bind-libs | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | bind-license | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | bind-utils | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | black | 25.9.0 | 25.11.0 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.65 | 1.40.74 | | botocore | 1.40.65 | 1.40.74 | | certifi | 2025.10.5 | 2025.11.12 | | containerd | 2.1.4-1.amzn2023.0.1 | 2.1.4-1.amzn2023.0.2 | | dask | 2025.10.0 | 2025.11.0 | | dkms | 3.2.1-182.amzn2023 | 3.3.0-183.amzn2023 | | dnf-plugin-support-info | 1.8-1.amzn2023 | 1.9-1.amzn2023 | | docker | 25.0.13-1.amzn2023.0.1 | 25.0.13-1.amzn2023.0.2 | | docutils | 0.22.2 | 0.22.3 | | dwz | 0.14-6.amzn2023.0.2 | 0.16-2.amzn2023.0.1 | | fastapi | 0.121.0 | 0.121.2 | | ibacm | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | infiniband-diags | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | infiniband-diags-compat | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | inspectorssmplugin | 1.0.405-1 | 1.0.412-1 | | ipython | 9.6.0 | 9.7.0 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.3.0 | | kernel | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | libcap | 2.73-1.amzn2023.0.3 | 2.73-1.amzn2023.0.4 | | libfabric-aws | 2.1.0amzn5.0-1.amzn2023 | 2.3.1amzn1.0-1.amzn2023 | | libfabric-aws-devel | 2.1.0amzn5.0-1.amzn2023 | 2.3.1amzn1.0-1.amzn2023 | | libibumad | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libibverbs | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libibverbs-utils | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libnccl-ofi | 1.16.3-1.amzn2023 | 1.17.1-1.amzn2023 | | librdmacm | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | librdmacm-utils | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libssh | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | libssh-config | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | libssh-devel | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | lustre-client | 2.15.6-21.amzn2023 | 2.15.6-23.amzn2023 | | lz4-libs | 1.9.4-1.amzn2023.0.2 | 1.9.4-1.amzn2023.0.3 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | narwhals | 2.10.1 | 2.11.0 | | openmpi50-aws | 5.0.6-11 | 5.0.8amzn1-11 | | optree | 0.17.0 | 0.18.0 | | pam | 1.5.1-8.amzn2023.0.6 | 1.5.1-8.amzn2023.0.7 | | pip-tools | 7.5.1 | 7.5.2 | | pipdeptree | 2.29.0 | 2.30.0 | | plotly | 6.3.1 | 6.4.0 | | pydantic | 2.12.3 | 2.9.2 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.23.4 | | pylint | 4.0.2 | 4.0.3 | | pytest | 8.4.2 | 9.0.1 | | python3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.4 | | python3-libs | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.4 | | python3-pyverbs | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | pytokens | 0.2.0 | 0.3.0 | | rdma-core | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | rdma-core-devel | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | runc | 1.3.2-2.amzn2023.0.1 | 1.3.3-2.amzn2023.0.1 | | safety-schemas | 0.0.16 | 0.0.14 | | system-release | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wrapt | 2.0.0 | 2.0.1 | | zope.interface | 8.0.1 | 8.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | imageio | | kernel-livepatch-6.1.156-177.286 | # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251103 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.156-177.286.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251027 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | apr-util-lmdb-1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | kernel-livepatch-6.1.156-177.286-1.0-0.amzn2023 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.9 | 3.10 | | aiohttp | 3.13.1 | 3.13.2 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | apr-util | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | apr-util-openssl | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | audit-libs | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | bleach | 6.2.0 | 6.3.0 | | boost-filesystem | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-system | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-thread | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.59 | 1.40.65 | | botocore | 1.40.59 | 1.40.65 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | fastapi | 0.120.0 | 0.121.0 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | go-srpm-macros | 3.2.0-37.amzn2023 | 3.8.0-1.amzn2023.0.1 | | grub2-common | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-efi-x64-ec2 | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-pc-modules | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools-minimal | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | inspectorssmplugin | 1.0.402-1 | 1.0.405-1 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | java-17-amazon-corretto-headless | 17.0.16\$18-1.amzn2023.1 | 17.0.17\$110-1.amzn2023.1 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | keras | 3.11.3 | 3.12.0 | | kernel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | librepo | 1.14.5-2.amzn2023.0.1 | 1.14.5-2.amzn2023.0.2 | | libsoup3 | 3.6.5-50.amzn2023 | 3.6.5-52.amzn2023 | | libsss\$1certmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1nss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1sudo | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libxslt | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | libxslt-devel | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.1 | | nh3 | 0.3.1 | 0.3.2 | | perl-Math-BigInt-FastCalc | 0.500.900-458.amzn2023.0.2 | 0.501.400-3.amzn2023.0.1 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.3 | | python3 | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | python3-audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | python3-hawkey | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libs | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | redis | 7.0.0 | 7.0.1 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | runc | 1.3.1-1.amzn2023.0.1 | 1.3.2-2.amzn2023.0.1 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | sssd-client | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-common | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-kcm | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-nfs-idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.3 | | system-release | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | termcolor | 3.1.0 | 3.2.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | virtualenv | 20.35.3 | 20.35.4 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.155-176.282 | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20251007 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 通知 + 本版本包含针对 [NVIDIA 10 月版安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)中披露的受影响 NVIDIA Driver 包的 CVE 补丁。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.153-175.280.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20250929 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | kernel-livepatch-6.1.153-175.280-1.0-0.amzn2023 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | amazon-rpm-config | 228-9.amzn2023.0.1 | 228-10.amzn2023.0.1 | | amazon-ssm-agent | 3.3.2299.0-1.amzn2023 | 3.3.3050.0-1.amzn2023 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | binutils | 2.41-50.amzn2023.0.3 | 2.41-50.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.40 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.40 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | container-selinux | 2.233.0-1.amzn2023 | 2.242.0-1.amzn2023 | | coreutils | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | coreutils-common | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | cpp14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | cups-filesystem | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | cups-libs | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | dnf-plugin-support-info | 1.7-1.amzn2023 | 1.8-1.amzn2023 | | efa | 2.17.2-1.amzn2023 | 2.17.3-1.amzn2023 | | expat | 2.6.3-1.amzn2023.0.2 | 2.6.3-1.amzn2023.0.3 | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | gcc14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.398-1 | 1.0.399-1 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | kernel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | libatomic | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgcc | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgccjit | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgfortran | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgomp | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1.amzn2023 | 1.16.3-1.amzn2023 | | libquadmath | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libstdc\$1\$1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | microcode\$1ctl | 2.1-53.amzn2023.0.13 | 2.1-53.amzn2023.0.14 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | narwhals | 2.5.0 | 2.7.0 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | notebook | 7.4.6 | 7.4.7 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | openjpeg2 | 2.4.0-11.amzn2023.0.6 | 2.5.2-5.amzn2023.0.1 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | propcache | 0.3.2 | 0.4.0 | | pydantic | 2.11.9 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.33.2 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | python3-awscrt | 0.26.1-1.amzn2023.0.1 | 0.27.6-1.amzn2023.0.1 | | rust-toolset-srpm-macros | 1.89.0-1.amzn2023.0.3 | 1.90.0-1.amzn2023.0.1 | | selinux-policy | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | selinux-policy-targeted | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | system-release | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.150-174.273 | | nvidia-fabric-manager | # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20250927 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.8.20250915 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.150-174.273.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | boto3 | 1.40.35 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.35 | 1.40.40 | | docutils | 0.22.1 | 0.22.2 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396-1 | 1.0.398-1 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | notebook | 7.4.5 | 7.4.6 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.18.0 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zope.interface | 8.0 | 8.0.1 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20241215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2024-12-09 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）20241206 ##### 新增了 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18（亚马逊 Linux 2023）系列的首次发布。 + 软件包括以下内容： + "nvidia-driver=560.35.03" + "fabric-manager=560.35.03" + "cuda=12.5" + "cudnn=9.5.1" + "efa=1.37.0" + "nccl=2.23.4" + “aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws” + Tensorflow 虚拟环境（激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate）包括以下内容： + "tensorflow=2.18.0" # 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### 通知 + TensorFlow 2.18 是 DLAMI 支持的最终 TensorFlow 版本。对于 future 框架 DLAMIs，请考虑使用 PyTorch DLAMIs。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260122](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-23.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260121](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-22.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260117](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-20.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-08.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251227](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-31.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251209](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251115](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-03.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251108](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-11-10.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251007](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-10-14.md) + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250927](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-09-30.md) # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260122 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.126.09 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.10 | 3.10.1 | | SQLAlchemy | 2.0.45 | 2.0.46 | | awscli | 1.44.21 | 1.44.22 | | boto3 | 1.42.31 | 1.42.32 | | botocore | 1.42.31 | 1.42.32 | | jmespath | 1.0.1 | 1.1.0 | | libglib2.0-0 | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-bin | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-data | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-dev | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-dev-bin | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | nvidia-fabricmanager | 580.105.08-1 | 580.126.09-1 | | nvidia-ml-py | 13.590.44 | 13.590.48 | | pandas | 2.3.3 | 3.0.0 | | wcwidth | 0.2.14 | 0.3.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | pytz | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260121 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | async-lru | 2.0.5 | 2.1.0 | | awscli | 1.44.20 | 1.44.21 | | black | 25.12.0 | 26.1.0 | | boto3 | 1.42.30 | 1.42.31 | | botocore | 1.42.30 | 1.42.31 | | dill | 0.4.0 | 0.4.1 | | docker-compose-plugin | 5.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | importlib\$1metadata | 8.0.0 | 8.7.1 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | jaraco.text | 3.12.1 | 4.0.0 | | java-11-amazon-corretto-jdk | 11.0.29.7-1 | 11.0.30.7-1 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | locales | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | platformdirs | 4.5.1 | 4.4.0 | | pycparser | 2.23 | 3.0 | | pyparsing | 3.3.1 | 3.3.2 | | python3-urllib3 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.5 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.6 | | pytokens | 0.3.0 | 0.4.0 | | setuptools | 80.9.0 | 80.10.1 | | soupsieve | 2.8.1 | 2.8.3 | | tomli | 2.0.1 | 2.4.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | inflect | | jaraco.collections | | typeguard | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260117 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 2.0.0 | 2.1.0 | | awscli | 1.44.15 | 1.44.20 | | boto3 | 1.42.25 | 1.42.30 | | botocore | 1.42.25 | 1.42.30 | | dask | 2025.12.0 | 2026.1.1 | | docker-ce-cli | 29.1.4-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 29.1.4-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | inspectorssmplugin | 1.0.432 | 1.0.434 | | jaraco.context | 6.0.2 | 5.3.0 | | jupyter\$1server\$1terminals | 0.5.3 | 0.5.4 | | jupyterlab | 4.5.1 | 4.5.2 | | keras | 3.13.0 | 3.13.1 | | klibc-utils | 2.0.10-4ubuntu0.1 | 2.0.10-4ubuntu0.2 | | libklibc | 2.0.10-4ubuntu0.1 | 2.0.10-4ubuntu0.2 | | libpng-dev | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpng-tools | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpng16-16 | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpython3.10 | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-dev | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-minimal | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-stdlib | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | librt | 0.7.7 | 0.7.8 | | libtasn1-6 | 4.18.0-4ubuntu0.1 | 4.18.0-4ubuntu0.2 | | notebook | 7.5.1 | 7.5.2 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | plotly | 6.5.1 | 6.5.2 | | prometheus\$1client | 0.23.1 | 0.24.1 | | pyasn1 | 0.6.1 | 0.6.2 | | python3-urllib3 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.4 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.5 | | python3.10-dev | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | python3.10-minimal | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | regex | 2025.11.3 | 2026.1.15 | | scipy | 1.16.3 | 1.17.0 | | tomlkit | 0.13.3 | 0.14.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20260103 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 1.8.3 | 2.0.0 | | awscli | 1.44.7 | 1.44.11 | | boto3 | 1.42.17 | 1.42.21 | | botocore | 1.42.17 | 1.42.21 | | celery | 5.6.0 | 5.6.1 | | docker-compose-plugin | 5.0.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.127.1 | 0.128.0 | | filelock | 3.20.1 | 3.20.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.430 | 1.0.431 | | jaraco.context | 5.3.0 | 6.0.2 | | json5 | 0.12.1 | 0.13.0 | | kombu | 5.6.1 | 5.6.2 | | librt | 0.7.5 | 0.7.7 | | pillow | 12.0.0 | 12.1.0 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | psutil | 7.2.0 | 7.2.1 | | ruamel.yaml | 0.18.17 | 0.19.1 | | termcolor | 3.2.0 | 3.3.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | exceptiongroup | | ruamel.yaml.clib | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251227 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包此版本中未添加任何软件包。 ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | awscli | 1.43.15 | 1.44.7 | | boto3 | 1.42.9 | 1.42.17 | | botocore | 1.42.9 | 1.42.17 | | containerd.io | 2.2.0-2\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.2.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | debugpy | 1.8.18 | 1.8.19 | | fastapi | 0.124.4 | 0.127.1 | | filelock | 3.20.0 | 3.20.1 | | flatbuffers | 25.9.23 | 25.12.19 | | inspectorssmplugin | 1.0.428 | 1.0.430 | | jaraco.context | 6.0.1 | 6.0.2 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | joblib | 1.5.2 | 1.5.3 | | jupyterlab | 4.5.0 | 4.5.1 | | keras | 3.12.0 | 3.13.0 | | librt | 0.7.3 | 0.7.5 | | libxnvctrl0 | 590.44.01-0ubuntu1 | 590.48.01-0ubuntu1 | | marshmallow | 4.1.1 | 4.1.2 | | mistune | 3.1.4 | 3.2.0 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | mypy | 1.19.0 | 1.19.1 | | narwhals | 2.13.0 | 2.14.0 | | nbclient | 0.10.2 | 0.10.4 | | notebook | 7.5.0 | 7.5.1 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pipenv | 2026.0.2 | 2026.0.3 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | psutil | 7.1.3 | 7.2.0 | | pyparsing | 3.2.5 | 3.3.1 | | ruamel.yaml | 0.18.16 | 0.18.17 | | soupsieve | 2.8 | 2.8.1 | | tornado | 6.5.3 | 6.5.4 | | typer | 0.20.0 | 0.21.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | tzdata | 2025.2 | 2025.3 | ##### 删除的软件包此版本中未删除任何软件包。 # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251209 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1043-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | exceptiongroup-1.3.1 | | tzlocal-5.3.1 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | awscli | 1.43.5 | 1.43.11 | | beautifulsoup4 | 4.14.2 | 4.14.3 | | billiard | 4.2.3 | 4.2.4 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | binutils-x86-64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | black | 25.11.0 | 25.12.0 | | boto3 | 1.41.5 | 1.42.5 | | botocore | 1.41.5 | 1.42.5 | | celery | 5.5.3 | 5.6.0 | | dkms | 3.2.2-1ubuntu1 | 3.3.0-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 29.1.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 29.1.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.122.0 | 0.124.0 | | fsspec | 2025.10.0 | 2025.12.0 | | gast | 0.6.0 | 0.7.0 | | greenlet | 3.2.4 | 3.3.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.419 | 1.0.423 | | ipython | 9.7.0 | 9.8.0 | | kombu | 5.5.4 | 5.6.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libnvidia-container-tools | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | libnvidia-container1 | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | librt | 0.6.2 | 0.7.3 | | libxnvctrl0 | 580.105.08-0ubuntu1 | 590.44.01-0ubuntu1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-161.171 | 5.15.0-163.173 | | linux-tools-common | 5.15.0-161.171 | 5.15.0-163.173 | | marshmallow | 4.1.0 | 4.1.1 | | narwhals | 2.12.0 | 2.13.0 | | nvidia-container-toolkit-base | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-fabricmanager | 580.95.05-1 | 580.105.08-1 | | nvidia-ml-py | 13.580.82 | 13.590.44 | | pipenv | 2025.0.4 | 2025.1.1 | | pylint | 4.0.3 | 4.0.4 | | pytest | 9.0.1 | 9.0.2 | | rpds-py | 0.29.0 | 0.30.0 | | s3transfer | 0.15.0 | 0.16.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | urllib3 | 2.5.0 | 2.6.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws | | linux-image-6.8.0-1040-aws | | linux-modules-6.8.0-1040-aws | | linux-tools-6.8.0-1040-aws | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251115 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1041-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | efa\$1version | 1.44.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.1 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1041-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1041-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1041-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | SecretStorage | 3.4.0 | 3.4.1 | | annotated-doc | 0.0.3 | 0.0.4 | | astroid | 4.0.1 | 4.0.2 | | awscli | 1.42.69 | 1.42.74 | | black | 25.9.0 | 25.11.0 | | boto3 | 1.40.69 | 1.40.74 | | botocore | 1.40.69 | 1.40.74 | | certifi | 2025.10.5 | 2025.11.12 | | containerd.io | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-buildx-plugin | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.30.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.121.0 | 0.121.2 | | ibacm | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | ibverbs-providers | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | ibverbs-utils | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | infiniband-diags | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | inspectorssmplugin | 1.0.411 | 1.0.412 | | intel-microcode | 3.20250512.0ubuntu0.22.04.1 | 3.20250812.0ubuntu0.22.04.1 | | libfabric-aws-bin | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libfabric-aws-dev | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libfabric1-aws | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libibmad-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibmad5 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibnetdisc-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibnetdisc5 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibumad-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibumad3 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibverbs-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibverbs1 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libnccl-ofi | 1.16.3-1 | 1.17.1-1 | | librdmacm-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | librdmacm1 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | linux-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | narwhals | 2.10.2 | 2.11.0 | | openmpi50-aws | 5.0.6 | 5.0.8 | | optree | 0.17.0 | 0.18.0 | | pip-tools | 7.5.1 | 7.5.2 | | pipdeptree | 2.29.0 | 2.30.0 | | pydantic | 2.12.4 | 2.9.2 | | pydantic\$1core | 2.41.5 | 2.23.4 | | pylint | 4.0.2 | 4.0.3 | | pytest | 8.4.2 | 9.0.1 | | rdmacm-utils | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | safety-schemas | 0.0.16 | 0.0.14 | | snapd | 2.71\$1ubuntu22.04 | 2.72\$1ubuntu22.04 | | zope.interface | 8.0.1 | 8.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws | | lustre-client-modules-aws | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251108 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | ImageIO-2.37.2 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.9 | 3.10 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300060.0b1248-1 | 1.300061.0b1289-1 | | awscli | 1.42.64 | 1.42.69 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.64 | 1.40.69 | | botocore | 1.40.64 | 1.40.69 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | containerd.io | 1.7.28-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dask | 2025.10.0 | 2025.11.0 | | dkms | 3.2.1-1ubuntu2 | 3.2.2-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.4 | 0.121.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.404 | 1.0.411 | | ipython | 9.6.0 | 9.7.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | libxnvctrl0 | 580.95.05-0ubuntu1 | 580.105.08-0ubuntu1 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | narwhals | 2.10.1 | 2.10.2 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | plotly | 6.3.1 | 6.4.0 | | psutil | 7.1.2 | 7.1.3 | | pydantic | 2.12.3 | 2.12.4 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.41.5 | | pytokens | 0.2.0 | 0.3.0 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | starlette | 0.49.1 | 0.49.3 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | wrapt | 2.0.0 | 2.0.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | imageio | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20251007 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 通知 + 本版本包含针对 [NVIDIA 10 月版安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)中披露的受影响 NVIDIA Driver 包的 CVE 补丁。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 1.42.40 | 1.42.46 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.40 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.40 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.39.4-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.0.1 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | libxnvctrl0 | 580.82.07-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | narwhals | 2.5.0 | 2.7.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | notebook | 7.4.6 | 7.4.7 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.4.0 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | propcache | 0.3.2 | 0.4.0 | | pydantic | 2.11.9 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.33.2 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250927 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 1.42.35 | 1.42.40 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | boto3 | 1.40.35 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.35 | 1.40.40 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396 | 1.0.398 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.3.0 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | notebook | 7.4.5 | 7.4.6 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.18.0 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zope.interface | 8.0 | 8.0.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2025-01-20 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20250118 ##### 已更新 + 将 Nvidia 驱动程序从 550.90.07 版本升级到 550.127.05，以解决 2025 年 1 月 [NVIDIA G](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) PU CVEs 显示器驱动程序安全公告中提到的问题 ##### 发布日期：2024-12-09 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 20241206 ##### 新增了 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) 系列的首次发布。 + 软件包括以下内容： + "nvidia-driver=550.127.05" + "fabric-manager=550.127.05" + "cuda=12.5" + "cudnn=9.5.1" + "efa=1.37.0" + "nccl=2.23.4" + “aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws” + Tensorflow 虚拟环境（激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate）包括以下内容： + "tensorflow=2.18.0" ##### Fixed + 由于 Ubuntu 内核为解决内核地址空间布局随机化（KASLR）功能中的缺陷而进行了更改，导致 G4Dn/G5 实例无法在 OSS Nvidia Driver 上正常初始化 CUDA。为缓解此问题，该 DLAMI 包括了一项功能，可为 G4Dn 和 G5 实例动态加载专有驱动程序。为了确保您的实例能够正常工作，请为此加载预留一段短暂的初始化时间。 + 要查看此服务的状态和运行情况，您可以使用以下命令： ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` # 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) **注意** 有关软件包的详细信息，请参阅下面链接的各个发布说明页面有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 参数查询 **请使用以下公共 SSM 参数查询来查找最新的 DLAMI：** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 查询 **请使用以下 AWS 查询来查找最新的 DLAMI：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 最新发布 **Topics** + [深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20251008](aws-deep-learning-ami-gputf217oss-ul2204-2025-10-14.md) + [深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250830](aws-deep-learning-ami-gputf217oss-ul2204-2025-09-30.md) # 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20251008 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 通知 + 本版本包含针对 [NVIDIA 10 月版安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)中披露的受影响 NVIDIA Driver 包的 CVE 补丁。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.17 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.3/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们不断将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | | pytokens-0.1.10 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.5 | | Markdown | 3.8.2 | 3.9 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | SecretStorage | 3.3.3 | 3.4.0 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300057.1b1167-1 | 1.300059.0b1207-1 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 1.42.21 | 1.42.47 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | bind9-dnsutils | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-host | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-libs | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | black | 25.1.0 | 25.9.0 | | boto3 | 1.40.21 | 1.40.47 | | botocore | 1.40.21 | 1.40.47 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | cryptography | 45.0.6 | 46.0.2 | | dask | 2025.7.0 | 2025.9.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | docker-buildx-plugin | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | executing | 2.2.0 | 2.2.1 | | fastapi | 0.116.1 | 0.118.2 | | filelock | 3.16.1 | 3.20.0 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | fsspec | 2025.7.0 | 2025.9.0 | | grpcio | 1.74.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.388 | 1.0.399 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | jsonschema-specifications | 2025.4.1 | 2025.9.1 | | jupyterlab | 4.4.6 | 4.4.9 | | landscape-common | 23.02-0ubuntu1\$122.04.4 | 23.02-0ubuntu1\$122.04.6 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | libmysqlclient21 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.1 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.2 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.8 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | | libxnvctrl0 | 580.65.06-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.1 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | mypy | 1.17.1 | 1.18.2 | | narwhals | 2.2.0 | 2.7.0 | | nbclassic | 1.3.1 | 1.3.3 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | numba | 0.61.2 | 0.62.1 | | nvidia-ml-py | 13.580.65 | 13.580.82 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.5.0 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 6.1.1 | 7.1.0 | | pyOpenSSL | 25.1.0 | 25.3.0 | | pycparser | 2.22 | 2.23 | | pydantic | 2.9.2 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | pyparsing | 3.2.3 | 3.2.5 | | pytest | 8.4.1 | 8.4.2 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | pyzmq | 27.0.2 | 27.1.0 | | regex | 2025.8.29 | 2025.9.18 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | s3transfer | 0.13.1 | 0.14.0 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | scikit-learn | 1.7.1 | 1.7.2 | | scipy | 1.16.1 | 1.16.2 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | systemd-hwe-hwdb | 249.11.5 | 249.11.6 | | tf\$1keras | 2.19.0 | 2.17.0 | | twine | 6.1.0 | 6.2.0 | | typer | 0.16.1 | 0.19.2 | | types-python-dateutil | 2.9.0.20250822 | 2.9.0.20251008 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | websocket-client | 1.8.0 | 1.9.0 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | | zope.interface | 7.2 | 8.0.1 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1035-aws | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1035-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1035-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1035-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250830 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 ##### 主要软件包版本 | 包名称 | 版本 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1036-aws | | framework\$1version | 2.17 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.3/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.3 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 自上次发布后的软件包变更 **注意** 按照最佳实践对所有 DLAMI 进行漏洞 AWS 扫描。尽管我们持续在每次发布中将软件包升级到最新版本，但为了保持兼容性，某些依赖项可能需要特定的软件包降级。这些调整不会影响我们的安全状况。有关 AWS 安全措施的全面信息，请参阅我们的[AWS 安全文档](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html) ##### 添加的软件包 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 更新的软件包 | 包名称 | 先前版本 | 新版本 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.1 | 1.6.3 | | awscli | 1.42.16 | 1.42.21 | | beautifulsoup4 | 4.13.4 | 4.13.5 | | bokeh | 3.7.3 | 3.8.0 | | boto3 | 1.40.16 | 1.40.21 | | botocore | 1.40.16 | 1.40.21 | | fonttools | 4.59.1 | 4.59.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.386 | 1.0.388 | | ipython | 9.4.0 | 9.5.0 | | joblib | 1.5.1 | 1.5.2 | | jupyter-lsp | 2.2.6 | 2.3.0 | | libudisks2-0 | 2.9.4-1ubuntu2.2 | 2.9.4-1ubuntu2.3 | | linux-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-152.162 | 5.15.0-153.163 | | linux-tools-common | 5.15.0-152.162 | 5.15.0-153.163 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | marshmallow | 4.0.0 | 4.0.1 | | matplotlib | 3.10.5 | 3.10.6 | | mistune | 3.1.3 | 3.1.4 | | narwhals | 2.1.2 | 2.2.0 | | parso | 0.8.4 | 0.8.5 | | platformdirs | 4.3.8 | 4.2.2 | | prompt\$1toolkit | 3.0.51 | 3.0.52 | | regex | 2025.7.34 | 2025.8.29 | | rpds-py | 0.27.0 | 0.27.1 | | soupsieve | 2.7 | 2.8 | | starlette | 0.47.2 | 0.47.3 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 删除的软件包 | 包名称 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1035-aws | #### 档案 **Topics** + [发布说明存档](archive-detail-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04.md) # 发布说明存档 ##### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。为了确保与容器工作流中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如[如果您使用 CUDA 兼容层](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。 ##### 已删除 + 删除了 NV [IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd](https://docs.nvidia.com/cuda/) isasm，以解决在 2025 年 2 月 18 日的 [NVIDIA CUDA 工具包安全](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)公告中 CVEs 出现的问题 ##### 发布日期：2025-01-20 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250118 ##### 已更新 + 将 Nvidia 驱动程序从 550.127.05 版升级到 550.144.03 版，以解决 2025 年 1 月 [NVIDIA G](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) PU CVEs 显示器驱动程序安全公告中提到的问题 ##### 版本 2.17.1 **发布日期**：2024-11-18 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20241115 ##### Fixed + 由于 Ubuntu 内核为解决内核地址空间布局随机化（KASLR）功能中的缺陷而进行了更改，导致 G4Dn/G5 实例无法在 OSS Nvidia Driver 上正常初始化 CUDA。为缓解此问题，该 DLAMI 包括了一项功能，可为 G4Dn 和 G5 实例动态加载专有驱动程序。为了确保您的实例能够正常工作，请为此加载预留一段短暂的初始化时间。 + 要查看此服务的状态和运行情况，您可以使用以下命令： ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` ##### 版本 2.17.0 **发布日期**：2024-09-25 **AMI 名称**：深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20240924 ##### 新增了 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17（Ubuntu 22.04）系列的首次发布。 + 软件包括以下内容： + "nvidia-driver=550.90.07" + "fabric-manager=550.90.07" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.34.0" + "nccl=2.22.3" + “aws-nccl-ofi-plugin=v1.11.0-aws” + Tensorflow 虚拟环境（激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate）包括以下内容： + "tensorflow=2.17.0" # AWS 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2) 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### 支持的 EC2 实例 + 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md)。 + 采用 OSS Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、G6e、P4d、P4de、P5、P5e、P5en。 + 采用 Proprietary Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G3（不支持 G3.16x）、P3、P3dn #### 该 AMI 包含以下内容： + **支持的 AWS 服务**：EC2 + **操作系统**：Amazon Linux 2 + **计算架构**：x86 + **Python**：/opt/tensorflow/bin/python3.10 + **TensorFlow 版本**：2.16 + **NVIDIA Driver**： + OSS Nvidia Driver：550.144.03 + Proprietary Nvidia Driver：550.144.03 + **英伟达 CUDA12 堆栈**： + CUDA、NCCL 和 cudDN 安装路径：/-12.2/ usr/local/cuda + **EFA 安装程序：**1.34.0 + **AWS CLI v2 是** **aws2，v1 是 aws AWS CLI ** + **EBS 卷类型**：gp3 + **使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）**： + **OSS Nvidia Driver**： ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **Proprietary Nvidia Driver：** ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --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 Nvidia Driver：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` + **roprietary Nvidia Driver**： ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### Notice ##### NVIDIA Container Toolkit 1.17.4 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。[为了确保与容器工作流程中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新您的 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如此处 “如果您使用 CUDA 兼容层” 教程下所示-gpu-drivers.html\$1 https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) ##### 未来的 TensorFlow 操作系统更新 TensorFlow 2.16 将是最后一款使用 Ubuntu 20.04 操作系统的 DLAMI。从 TensorFlow 2.17及以上版本开始， DLAMIs 将开始使用Ubuntu 22.04作为基本操作系统。对于计划升级到这些新版本的客户，请确保您的工作流已为此升级做好准备。 ##### Keras 版本固定为 2.0 而不是 3.0 在最新的 TF2 .16 版本中，Keras 已从主版本 2 升级到主版本 3.0。此 Keras 版本是对 Keras 包的完全重写（有关更多信息，请参阅 [Keras 3 文档](https://keras.io/keras_3/)）。为了确保与客户工作流保持兼容，我们使用环境变量 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 将 Keras 版本固定为 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，请使用以下脚本从您的 TensorFlow 虚拟环境 /opt/tensorflow 中移除此环境变量： ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` #### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20250215 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 + 在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中，现在禁用挂载 CUDA 兼容性库。[为了确保与容器工作流程中的多个 CUDA 版本兼容，请确保更新您的 LD\$1LIBRARY\$1PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库，如此处 “如果您使用 CUDA 兼容层” 教程下所示-gpu-drivers.html\$1 https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) ##### 已删除 + 删除了 [NVIDIA CUDA Toolkit](https://docs.nvidia.com/cuda/) 提供的用户空间库 cuobj 和 nvdisasm，以解决 [2025 年 2 月 18 日版 NVIDIA CUDA Toolkit 安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)中披露的 CVE 漏洞 #### 发布日期：2025-01-20 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20250120 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20250118 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 550.127.05 升级到 550.144.03，以解决 [2025 年 1 月版 NVIDIA GPU 显示器驱动程序安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)中披露的 CVE 漏洞 #### 发布日期：2024-10-23 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20241022 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20241023 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 550.90.07 升级到 550.127.05，以解决 [2024 年 10 月版 NVIDIA GPU 显示器安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)中披露的 CVE 漏洞 #### 发布日期：2024-09-28 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240928 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240928 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.16.1 升级到 1.16.2，旨在解决安全漏洞 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)。 #### 发布日期：2024-09-21 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240921 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240921 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序和 Fabric Manager 版本从 535.183.01 升级到 550.90.07 + EFA 版本从 1.32.0 升级到 1.34.0 + 将 PyTorch 版本从版本 2.3.0 更新到 2.3.1 ##### 新增了 + 在 OSS Nvidia Driver 映像上增加了对 P5e EC2 实例的支持。 #### 发布日期：2024-08-19 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240817 ##### 新增了 + 增加了对 [G6e EC2 实例](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)的支持。 #### 版本 2.16.2 - 发布日期：2024-07-26 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240725 ##### 已更新 + 将 TensorFlow 补丁版本从版本 2.16.1 更新到 2.16.2 + 已解决 2024-0 TensorFlow 7-17 发布的 DLAMI 中次要版本不正确的问题 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240717 版本无意中包含 TensorFlow 次要版本 2.17 而不是 2.16。请确保依赖于 TensorFlow 2.16 的工作流程正在升级到最新的 DLAMI。 #### 版本 2.16.1 - 发布日期：2024-06-10 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240607 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240610 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 535.183.01 更新为 535.161.08 #### 发布日期：2024-05-10 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md) **AMI 名称：** + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240510 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）20240510 ##### 新增了 + 以下系列的初始版本： + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）系列。 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16（亚马逊 Linux 2）系列。 + 软件包括以下内容： + "nvidia-driver=535.161.08" + "fabric-manager=535.161.08" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.32.0" + "nccl=2.21.5" + “aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws” + 添加了 tensorflow 虚拟环境（激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate）。该环境包括以下内容： + "tensorflow=2.16.1" + **注意** + 从 TF2 .16 开始，移除了 tf.estimator API。 + 要继续使用 tf.estimator，需要使用 TF 2.15 或更早的版本。有关更多信息，请参阅 [TensorFlow 2.16.1 发行说明](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1) + 为了确保与客户工作流保持兼容，我们使用环境变量 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 将 Keras 版本固定为 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，请使用以下脚本从您的 TensorFlow 虚拟环境 /opt/tensorflow 中移除此环境变量： ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` # AWS 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。 #### AMI 名称格式 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1 #### 支持的 EC2 实例 + 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md) + 采用 OSS Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、G6e、P4d、P4de、P5、P5e、P5en。 + 采用 Proprietary Nvidia Driver 的 Deep Learning 支持 G3（不支持 G3.16x）、P3、P3dn #### 该 AMI 包含以下内容： + **支持的 AWS 服务**：EC2 + **操作系统**：Ubuntu 20.04 + **计算架构**：x86 + **Python**：/opt/tensorflow/bin/python3.10 + **TensorFlow 版本**：2.16 + **NVIDIA Driver**： + OSS Nvidia Driver：550.144.03 + Proprietary Nvidia Driver：550.144.03 + **英伟达 CUDA12 堆栈**： + CUDA、NCCL 和 cudDN 安装路径：/-12.3/ usr/local/cuda + **EFA 安装程序：**1.34.0 + **AWS CLI v2 是** **aws2，v1 是 aws AWS CLI ** + **EBS 卷类型**：gp3 + **使用 SSM 参数查询 AMI-ID（示例区域为 us-east-1）**： + **OSS Nvidia Driver**： ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **Proprietary Nvidia Driver：** ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --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 Nvidia Driver：** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` + **roprietary Nvidia Driver**： ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### Notice ##### Keras 版本固定为 2.0 而不是 3.0 在最新的 TF2 .16 版本中，Keras 已从主版本 2 升级到主版本 3.0。此 Keras 版本是对 Keras 包的完全重写（有关更多信息，请参阅 [Keras 3 文档](https://keras.io/keras_3/)）。为了确保与客户工作流保持兼容，我们使用环境变量 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 将 Keras 版本固定为 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，请使用以下脚本从您的 TensorFlow 虚拟环境 /opt/tensorflow 中移除此环境变量： ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` #### 发布日期：2025-02-17 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215 ##### 已更新 + NVIDIA Container Toolkit 版本从 1.17.3 更新为 1.17.4 + 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.](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 4 ##### 已删除 + 移除了 [NVIDIA CUDA Toolkit](https://docs.nvidia.com/cuda/) 提供的用户空间库 cuobj 和 nvdisasm。 #### 发布日期：2025-01-20 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 550.127.05 升级到 550.144.03，以解决 [2025 年 1 月版 NVIDIA GPU 显示器驱动程序安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)中披露的 CVE 漏洞 #### 发布日期：2024-10-22 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 550.90.07 升级到 550.127.05，以解决 [2024 年 10 月版 NVIDIA GPU 显示器安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)中披露的 CVE 漏洞 #### 发布日期：2024-10-04 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920 ##### 已更新 + Nvidia Container Toolkit 版本从 1.16.1 升级到 1.16.2，旨在解决安全漏洞 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)。 #### 发布日期：2024-09-20 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序和 Fabric Manager 版本从 535.183.01 升级到 550.90.07 + EFA 版本从 1.32.0 升级到 1.34.0 + 将 PyTorch 版本从版本 2.3.0 更新到 2.3.1 ##### 新增了 + 在 OSS Nvidia Driver 映像上增加了对 P5e EC2 实例的支持。 #### 发布日期：2024-08-19 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816 ##### 新增了 + 增加了对 [G6e EC2 实例](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)的支持。 #### 版本 2.16.2 - 发布日期：2024-07-25 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725 ##### 已更新 + 将 TensorFlow 补丁版本从版本 2.16.1 更新到 2.16.2 + 已解决 TensorFlow 次要版本从 2.16 升级到 2.17 的问题 + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 版本无意中包含次要版本 2.17 而不是 2.16。 TensorFlow 请确保依赖于 TensorFlow 2.16 的工作流程正在升级到最新的 DLAMI。 #### 版本 2.16.1 - 发布日期：2024-06-06 **AMI 名称：** + 深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606 + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606 ##### 已更新 + Nvidia 驱动程序版本从 535.183.01 更新为 535.161.08 #### 发布日期：2024-05-10 **AMI 名称：** 请参阅 [DLAMI 的重要更改](important-changes.md) + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <> + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <> ##### 新增了 + 以下系列的初始版本： + 深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 系列。 + 深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 系列。 + 软件包括以下内容： + "nvidia-driver=535.161.08" + "fabric-manager=535.161.08" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.32.0" + "nccl=2.21.5" + “aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws” + 添加了 tensorflow 虚拟环境（激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate）。该环境包括以下内容： + "tensorflow=2.16.1" + 注意 + 从 TF2 .16 开始，tf.estimator API 已被移除。 + 要继续使用 tf.estimator，需要使用 TF 2.15 或更早的版本。有关更多信息，请参阅 [TensorFlow 2.16.1 发行说明](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1) + 为了确保与客户工作流保持兼容，我们使用环境变量 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 将 Keras 版本固定为 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，请使用以下脚本从您的 TensorFlow 虚拟环境 /opt/tensorflow 中移除此环境变量： ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ```