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# Amazon 深度学习 ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
<a name="aws-deep-learning-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

有关入门帮助，请参阅 [DLAMI 入门](getting-started.md)。

#### AMI 名称格式
<a name="name-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ 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
<a name="instances-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ G5g

#### 该 AMI 包含以下内容：
<a name="contents-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ **支持的 Amazon 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
+ **Amazon CLI v2 是** **aws2，v1 是 aws Amazon 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
<a name="2025-02-17-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### 已更新
<a name="w2aac25c13b7c13c11b5"></a>
+ 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.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)教程中所示。

##### 已删除
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+ 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
<a name="2025-01-21-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117

##### 已更新
<a name="w2aac25c13b7c13c13b5"></a>
+ 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
<a name="2024-09-30-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927

##### 已更新
<a name="w2aac25c13b7c13c15b5"></a>
+ 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
<a name="2024-09-26-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI 名称**：深度学习 ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926

##### 新增了
<a name="w2aac25c13b7c13c17b5"></a>
+ 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