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GPU AMI d'apprentissage profond TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04)
Pour obtenir de l'aide pour démarrer, consultezCommencer à utiliser le DLAMI.
Format du nom de l'AMI
Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-DD}
EC2 Instances prises en charge
Apprentissage profond avec OSS Le pilote Nvidia prend en charge les modèles G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e. Stylo 5.
L'AMI inclut les éléments suivants :
AWS Service pris en charge : Amazon EC2
Système d'exploitation : Ubuntu 22.04
Architecture de calcul : x86
Python :/ opt/tensorflow/bin/python 3,12
TensorFlow version : 2.17
Pilote NVIDIA :
pilote OSS Nvidia : 570.172.08
CUDA12 Stack NVIDIA :
Chemin d'installation de CUDA, NCCL et CudDN :/-12.3/ usr/local/cuda
Installateur EFA : 1.34.0
AWS CLI v2 en tant qu'aws2 et AWS CLI v1 en tant qu'aws
Type de volume EBS : GP3
Requête AMI-ID avec le paramètre SSM (exemple : la région est us-east-1) :
Pilote OSS Nvidia :
aws ssm get-parameter --region
us-east-1
\ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text
Interrogez l'AMI-ID avec AWSCLI (par exemple, la région est us-east-1) :
Pilote OSS Nvidia :
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
Date de sortie : 2025-02-17
Nom de l'AMI : Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250215
Mis à jour
Mise à jour de NVIDIA Container Toolkit de la version 1.17.3 à la version 1.17.4
Consultez la page des notes de publication ici pour plus d'informations : https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
Dans la version 1.17.4 de Container Toolkit, le montage des bibliothèques de compatibilité CUDA est désormais désactivé. Afin de garantir la compatibilité avec plusieurs versions de CUDA sur les flux de travail de conteneurs, veillez à mettre à jour votre LD_LIBRARY_PATH pour inclure vos bibliothèques de compatibilité CUDA, comme indiqué dans le didacticiel Si vous utilisez une couche de compatibilité CUDA.
Supprimé
Suppression des bibliothèques d'espace utilisateur cuobj et nvdisasm fournies par le kit d'outils NVIDIA CUDA pour remédier à un problème CVEs présent dans le bulletin de sécurité du kit
d'outils NVIDIA CUDA du 18 février 2025
Date de sortie : 2025-01-20
Nom de l'AMI : Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250118
Mis à jour
Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 550.127.05 à la version 550.144.03 pour corriger un problème CVEs présent dans le bulletin de sécurité du pilote d'affichage pour GPU NVIDIA de janvier 2025
La version 2.17.1
Date de sortie : 2024-11-18
Nom de l'AMI : Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20241115
Fixe
En raison d'une modification apportée au noyau Ubuntu pour corriger un défaut de la fonctionnalité KASLR (Kernel Address Space Layout Randomization), les instances G4Dn/G5 ne sont pas en mesure d'initialiser correctement CUDA sur le pilote OSS Nvidia. Afin d'atténuer ce problème, ce DLAMI inclut une fonctionnalité qui charge dynamiquement le pilote propriétaire pour les instances G4Dn et G5. Veuillez prévoir une brève période d'initialisation pour ce chargement afin de garantir le bon fonctionnement de vos instances.
Pour vérifier l'état et l'intégrité de ce service, vous pouvez utiliser les commandes suivantes :
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service
active
La version 2.17.0
Date de sortie : 2024-09-25
Nom de l'AMI : Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20240924
Ajouté
Version initiale de la série Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04).
Le logiciel inclut les éléments suivants :
« 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 »
L'environnement virtuel Tensorflow (source de commande d'activation/opt/tensorflow/bin/activate) inclut les éléments suivants :
« tensorflow=2,17.0 »