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# AWS ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4 für Deep Learning (Ubuntu 22.04)
<a name="aws-deep-learning-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unter. [Erste Schritte mit DLAMI](getting-started.md)

#### AMI-Namensformat
<a name="name-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber GPU PyTorch 2.4. $ {PATCH\_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD

#### Unterstützte EC2-Instances
<a name="instances-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ G5g

#### Das AMI umfasst Folgendes:
<a name="contents-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ **Unterstützter AWS Service**: Amazon EC2
+ **Betriebssystem**: Ubuntu 22.04
+ **Rechenarchitektur: ARM64**
+ **Python**:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
+ **Python-Version:** 3.11
+ **NVIDIA-Treiber**:
  + OS Nvidia-Treiber: 550.144.03
+ ** CUDA12.1 NVIDIA-Stapel**:
  + CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad://cuda-12.4/ usr/local
  + **Standard-CUDA:** 12.4
    + usr/localPATH/usr/local/cuda zeigt auf /cuda-12.4/
    + Die folgenden Env-Variablen wurden aktualisiert:
      + LD\_LIBRARY\_PATH soll/:/:/:/usr/localcuda/libusr/localcuda:///sbsa-cuda/lib64:usr/local//usr/local/lib64://cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
      + PFAD, um/cuda/include/usr/local/:///zu haben usr/local cuda/bin
  + Die NCCL-Version des kompilierten Systems befindet sich unter usr/local /cuda/: 2.21.5
  + PyTorch Kompilierte NCCL-Version aus der Conda-Umgebung: 2.20.5 PyTorch 
+ **AWS CLI v2 als aws2 und v1** **als aws AWS CLI **
+ **EBS-Volumetyp**: gp3
+ **Abfrage AMI-ID mit SSM-Parameter (Beispielregion ist 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
  ```
+ **Abfrage AMI-ID mit AWSCLI (Beispielregion ist 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
  ```

#### Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b7c29c11b5"></a>
+ Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
  + Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Versionshinweisen hier: [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
  + In der Container Toolkit-Version 1.17.4 ist das Mounten von CUDA-kompatiblen Bibliotheken jetzt deaktiviert. [Um die Kompatibilität mit mehreren CUDA-Versionen in Container-Workflows sicherzustellen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihren LD\_LIBRARY\_PATH so aktualisieren, dass er Ihre CUDA-Kompatibilitätsbibliotheken enthält, wie im Tutorial Wenn Sie eine CUDA-Kompatibilitätsschicht verwenden gezeigt.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)

##### Entfernt
<a name="w2aac25c13b7c29c11b7"></a>
+ [Die vom NVIDIA CUDA-Toolkit bereitgestellten Benutzerbereichsbibliotheken cuobj und nvdisasm zur Behebung von CVEs wurden entfernt, die im Sicherheitsbulletin für das [NVIDIA CUDA Toolkit](https://docs.nvidia.com/cuda/) vom 18. Februar 2025 enthalten sind](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)

#### Datum der Veröffentlichung: 2025-01-21
<a name="2025-01-21-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b7c29c13b5"></a>
+ [Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.127.05 auf 550.144.03 aktualisiert, um CVEs zu beheben, die im NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin für Januar 2025 enthalten sind.](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-09-30
<a name="2024-09-30-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c13b7c29c15b5"></a>
+ Das Nvidia Container Toolkit wurde von Version 1.16.1 auf 1.16.2 aktualisiert und die Sicherheitslücke wurde behoben. [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-09-26
<a name="2024-09-26-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**AMI-Name**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia-Treiber-GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c13b7c29c17b5"></a>
+ Erste Version der Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) -Serie. Einschließlich einer Conda-Umgebung mit Pytorch, ergänzt durch den NVIDIA-Treiber R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch