GPU AMI di deep learning TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04)

Per informazioni su come iniziare, consulta. Guida introduttiva a DLAMI

Formato del nome AMI

• GPU AMI del driver Nvidia con sistema operativo di deep learning TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) $ {YYYY-MM-DD}

Istanze supportate EC2

• Deep Learning con OSS Il driver Nvidia supporta G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e. P5en.

L'AMI include quanto segue:

• AWS Servizio supportato: Amazon EC2

• Sistema operativo: Ubuntu 22.04

• Architettura di calcolo: x86

• Python:/3.12 opt/tensorflow/bin/python

• TensorFlow versione: 2.17

• Driver NVIDIA: 

  • Driver OSS Nvidia: 570.172.08

• CUDA12 Pila NVIDIA:

  • Percorso di installazione di CUDA, NCCL e cuDDN:/-12.3/ usr/local/cuda

• Programma di installazione EFA: 1.34.0

• AWS CLI v2 come aws2 e v1 come aws AWS CLI

• Tipo di volume EBS: gp3

• Interroga l'AMI-ID con il parametro SSM (la regione di esempio è us-east-1):

  • Driver 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

• Interroga l'AMI-ID con AWSCLI (la regione di esempio è us-east-1):

  • Driver 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

Data di rilascio: 2025-02-17

Nome AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250215

Aggiornato

• Aggiornato NVIDIA Container Toolkit dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4

  • Per ulteriori informazioni, consulta la pagina delle note di rilascio qui:/1.17.4 https://github.com/NVIDIA/ nvidia-container-toolkit releases/tag/v

  • Nella versione 1.17.4 di Container Toolkit, il montaggio delle librerie compatte CUDA è ora disabilitato. Per garantire la compatibilità con più versioni CUDA sui flussi di lavoro dei container, assicurati di aggiornare LD_LIBRARY_PATH per includere le tue librerie di compatibilità CUDA, come mostrato nel tutorial If you use a CUDA compatibility layer.

Rimosso

• Sono state rimosse le librerie di spazio utente cuobj e nvdisasm fornite dal toolkit NVIDIA CUDA e presenti nel NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin del 18 febbraio 2025 CVEs

Data di rilascio: 2025-01-20

Nome AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20250118

Aggiornato

• Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.127.05 alla 550.144.03 come indicato nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025 CVEs

Versione 2.17.1

Data di rilascio: 2024-11-18

Nome AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20241115

Fixed 

• A causa di una modifica nel kernel Ubuntu per correggere un difetto nella funzionalità Kernel Address Space Layout Randomization (KASLR), le istanze G4Dn/G5 non sono in grado di inizializzare correttamente CUDA sul driver OSS Nvidia. Per mitigare questo problema, questo DLAMI include funzionalità che caricano dinamicamente il driver proprietario per le istanze G4Dn e G5. Attendi un breve periodo di inizializzazione per questo caricamento per garantire che le istanze siano in grado di funzionare correttamente.

  • Per verificare lo stato e l'integrità di questo servizio, puoi utilizzare i seguenti comandi:

sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service
active

Versione 2.17.0

Data di rilascio: 2024-09-25

Nome AMI: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) 20240924

Aggiunto

• Versione iniziale della serie Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04).

  • Il software include quanto segue:

    • «nvidia-driver=550.90.07"

    • «fabric-manager=550.90.07"

    • «cuda = 12,3"

    • «cudn=8.9.7"

    • «efa=1,34.0"

    • «nccl=2.22,3"

    • «aws-nccl-ofi-plugin=v1.11.0-aws»

• L'ambiente virtuale Tensorflow (fonte del comando di attivazione/) include quanto segue: opt/tensorflow/bin/activate

  • «tensorflow=2.17.0»