AWS 深度學習 ARM64 AMI OSS GPU PyTorch 2.7 (Amazon Linux 2023) - AWS 深度學習 AMIs
AMI 名稱格式支援的 EC2 執行個體AMI 內容注意發行日期：2025-05-22

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AWS 深度學習 ARM64 AMI OSS GPU PyTorch 2.7 (Amazon Linux 2023)

如需入門說明，請參閱 DLAMI 入門。

AMI 名稱格式

  • 深度學習 ARM64 AMI OSS Nvidia 驅動程式 GPU PyTorch 2.7 (Amazon Linux 2023) ${YYYY-MM-DD}

支援的 EC2 執行個體

  • G5g

AMI 包含下列項目：

  • 支援服務 AWS ：Amazon EC2

  • 作業系統：Amazon Linux 2023

  • 運算架構：ARM64

  • Linux 核心：6.12

  • NVIDIA 驅動程式：570.133.20

  • NVIDIA CUDA 12.8 堆疊：

    • CUDA、NCCL 和 cuDDN 安裝目錄：/usr/local/cuda-12.8/

    • 預設 CUDA：12.8

      • PATH /usr/local/cuda 指向 CUDA 12.8

      • 已更新下列 env vars：

        • LD_LIBRARY_PATH 具有 /usr/local/cuda/lib：/usr/local/cuda/lib64：/usr/local/cuda：/usr/local/cuda/targets/sbsa-

        • 要讓 /usr/local/cuda/bin/：/usr/local/cuda/include/ 的 PATH

  • AWS CLI v2 於 /usr/local/bin/aws

  • EBS 磁碟區類型：gp3

  • Nvidia 容器工具組：1.17.7

    • 版本命令：nvidia-container-cli -V

  • Docker：25.0.8

  • Python：/usr/bin/python3.12

  • 使用 SSM 參數查詢 AMI-ID （範例區域為 us-east-1)：

    aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
    --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.7-amazon-linux-2023/latest/ami-id \
    --query "Parameter.Value" \
    --output text

  • 使用 AWSCLI 查詢 AMI-ID （範例區域為 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 2.7 (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text

注意

Anaconda 頻道的 PyTorch 棄用

從 PyTorch 2.6 開始，PyTorch 已棄用對 Conda 的支援 （請參閱官方公告)。因此，PyTorch 2.6 及更高版本將移至使用 Python Virtual Environments。若要啟用 PyTorch venv，請使用來源 /opt/pytorch/bin/activate

發行日期：2025-05-22

AMI 名稱：深度學習 ARM64 AMI OSS Nvidia 驅動程式 GPU PyTorch 2.7 (Amazon Linux 2023) 20250521

已新增

  • Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.7 (Amazon Linux 2023) 系列的初始版本。包含與 NVIDIA 驅動程式 R570、CUDA=12.8、cuDNN=9.10 和 PyTorch NCCL=2.26.2 相輔相成的 Python 虛擬環境 pytorch (source /opt/pytorch/bin/activate)