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# AWS Processeur graphique AMI ARM64 PyTorch 2.4 pour apprentissage profond (Ubuntu 22.04)
<a name="aws-deep-learning-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>

Pour obtenir de l'aide pour démarrer, consultez[Commencer à utiliser le DLAMI](getting-started.md).

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

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

#### L'AMI inclut les éléments suivants :
<a name="contents-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ ** AWS Service pris en charge** : Amazon EC2
+ **Système d'exploitation** : Ubuntu 22.04
+ **Architecture informatique** : ARM64
+ **Python** :/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
+ **Version de Python :** 3.11
+ **Pilote NVIDIA** :
  + Pilote OSS Nvidia : 550.144.03
+ ** CUDA12.1 Stack NVIDIA** :
  + Chemin d'installation de CUDA, NCCL et CudDN ://cuda-12.4/ usr/local
  + **CUDA par défaut :** 12.4
    + PATH/usr/local/cuda pointe vers//cuda-12.4/ usr/local
    + Mise à jour des variables d'environnement ci-dessous :
      + LD\_LIBRARY\_PATH doit avoir//://cuda/lib:usr/local/usr/local/cuda:/usr/local//sbsa- cuda/lib64 ://usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
      + CHEMIN à avoir/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/
  + Version NCCL du système compilé présente à l'adresse usr/local /cuda/ : 2.21.5
  + PyTorch Version NCCL compilée à partir de l'environnement PyTorch conda : 2.20.5
+ **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) :**

  ```
  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
  ```
+ **Requête AMI-ID avec AWSCLI (exemple : la région est 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
  ```

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

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

##### Mis à jour
<a name="w2aac25c13b7c29c11b5"></a>
+ 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](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](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) utilisez une couche de compatibilité CUDA.

##### Supprimé
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+ Suppression des bibliothèques d'espace utilisateur cuobj et nvdisasm fournies par le kit d'outils [NVIDIA CUDA pour traiter les CVE présentes dans le bulletin de sécurité du kit](https://docs.nvidia.com/cuda/) [NVIDIA CUDA](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594) du 18 février 2025

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

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

##### Mis à jour
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+ Mise à niveau du pilote Nvidia de la version 550.127.05 à la version 550.144.03 pour corriger les CVE présents dans le bulletin de sécurité du pilote d'affichage pour [GPU NVIDIA](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614) de janvier 2025.

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

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

##### Mis à jour
<a name="w2aac25c13b7c29c15b5"></a>
+ Mise à niveau de Nvidia Container Toolkit de la version 1.16.1 à la version 1.16.2 pour corriger la faille de sécurité. [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

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

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

##### Ajouté
<a name="w2aac25c13b7c29c17b5"></a>
+ Version initiale de la série Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluant un environnement Conda PyTorch complété par le pilote NVIDIA R550, CUDA = 12,4, CUDNN = 8.9.7, NCCL = 2.20,5. PyTorch