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

Para obtener ayuda para comenzar, consulte [Introducción a las DLAMI](getting-started.md).

#### Formato de nombre de AMI
<a name="name-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ Controlador Nvidia GPU PyTorch 2.4 de aprendizaje profundo ARM64 AMI OSS. $ {PATCH\_VERSION} (Ubuntu 22.04) $ {} YYYY-MM-DD

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

#### La AMI incluye lo siguiente:
<a name="contents-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ ** AWS Servicio compatible**: Amazon EC2
+ **Sistema operativo**: Ubuntu 22.04
+ **Arquitectura de computación**: ARM64
+ **Python**:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
+ **Versión de Python:** 3.11
+ **Controlador de NVIDIA**:
  + Controlador con software de código abierto de NVIDIA: 550.144.03
+ Pila ** CUDA12.1 de NVIDIA**:
  + Ruta de instalación de CUDA, NCCL y CUDDN://cuda-12.4/ usr/local
  + **CUDA predeterminado**: 12.4
    + usr/localPATH/usr/local/cuda apunta a//cuda-12.4/
    + Se han actualizado las siguientes variables de entorno:
      + LD\_LIBRARY\_PATH debe tener//://cuda:///sbsa-cuda/lib:/usr/local//lib64:///usr/localcuda/lib64usr/localusr/localcuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
      + PATH para tenerusr/local/cuda/bincuda/include/usr/local:////
  + Sistema compilado (versión NCCL) presente en//usr/local/cuda/: 2.21.5
  + PyTorch Versión NCCL compilada del entorno conda: 2.20.5 PyTorch 
+ **AWS CLI v2 como aws2 y v1** **como aws AWS CLI **
+ **Tipo de volumen EBS**: gp3
+ **Consulta AMI-ID con el parámetro SSM (la región de ejemplo es 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
  ```
+ **Consulte AMI-ID con AWSCLI (la región de ejemplo es 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
  ```

#### Fecha de lanzamiento: 17/02/2020
<a name="2025-02-17-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**Nombre de AMI**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250215

##### Actualizado
<a name="w2aac25c13b7c29c11b5"></a>
+ Se ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA de la versión 1.17.3 a la versión 1.17.4.
  + Consulte la página de notas de la versión aquí para obtener más información: [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
  + En la versión 1.17.4 del kit de herramientas de contenedores, el montaje de bibliotecas de compatibilidad con CUDA se ha desactivado. Para garantizar la compatibilidad con varias versiones de CUDA en los flujos de trabajo de contenedores, asegúrese de actualizar su LD\_LIBRARY\_PATH para incluir las bibliotecas de compatibilidad con CUDA, tal y como se muestra en el tutorial [Si utiliza una capa de compatibilidad CUDA.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)

##### Eliminaciones
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+ Se han retirado las bibliotecas de espacio de usuario cuobj y nvdisasm proporcionadas por el [kit de herramientas de CUDA de NVIDIA](https://docs.nvidia.com/cuda/) para corregir los CVE que figuran en el [boletín de seguridad del kit de herramientas de CUDA de NVIDIA del 18 de febrero de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594).

#### Fecha de la versión: 21-01-2025
<a name="2025-01-21-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

**Nombre de AMI**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20250117

##### Actualizado
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+ Se ha actualizado el controlador NVIDIA de la versión 550.127.05 a la 550.144.03 para corregir los CVE que figuran en el [boletín de seguridad de los controladores de pantalla de GPU de NVIDIA de enero de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614).

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

**Nombre de AMI**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240927

##### Actualizado
<a name="w2aac25c13b7c29c15b5"></a>
+ Se actualizó el kit de herramientas Nvidia Container de la versión 1.16.1 a la 1.16.2 para corregir la vulnerabilidad de seguridad. [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

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

**Nombre de AMI**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04) 20240926

##### Added
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+ Versión inicial de la serie Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluye un entorno conda pytorch complementado con el controlador NVIDIA R550, CUDA=12.4, CUDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch