As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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

Se precisar de ajuda para começar, consulte [Conceitos básicos da DLAMI](getting-started.md).

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

#### Instâncias do EC2 com suporte
<a name="instances-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ G5g

#### A AMI inclui o seguinte:
<a name="contents-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04"></a>
+ ** AWS Serviço suportado**: Amazon EC2
+ **Sistema operacional**: Ubuntu 22.04
+ **Arquitetura de computação**: ARM64
+ **Python**:///opt/condaenvs/pytorchbin/python
+ **Versão do Python:** 3.11
+ **Driver NVIDIA**:
  + Driver OSS Nvidia: 550.144.03
+ **Pilha NVIDIA CUDA12.1 :**
  + Caminho de instalação de CUDA, NCCL e cuDDN://cuda-12.4/ usr/local
  + **CUDA padrão:** 12.4
    + PATH/usr/local/cuda aponta para//cuda-12.4/ usr/local
    + Variáveis de ambiente atualizadas abaixo:
      + LD\_LIBRARY\_PATH deve ter//://cuda/lib:usr/local/usr/local/cuda:/usr/local//sbsa-cuda/lib64://usr/local/lib64:///cuda/targetslinux/libusr/localcuda/nvvmusr/localcuda/extrasCUPTI/lib64
      + PATH para ter/usr/local/cuda/bin/://usr/local/cuda/include/
  + Versão NCCL do sistema compilado presente em usr/local //cuda/: 2.21.5
  + PyTorch Versão NCCL compilada do ambiente PyTorch conda: 2.20.5
+ **AWS CLI v2** **como aws2 e AWS CLI v1 como aws**
+ **Tipo de volume do EBS**: gp3
+ **Consulta AMI-ID com parâmetro SSM (exemplo de região é 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
  ```
+ **Consulta AMI-ID com AWSCLI (a região de exemplo é 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
  ```

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

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

##### Atualização
<a name="w2aac25c13b7c29c11b5"></a>
+ Atualização do NVIDIA Container Toolkit da versão 1.17.3 para 1.17.4.
  + Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
  + No NVIDIA Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas compatíveis com CUDA agora está desabilitada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêiner, atualize o LD\_LIBRARY\_PATH para incluir as bibliotecas compatíveis com CUDA, conforme mostrado no tutorial [Se você usa uma camada de compatibilidade com CUDA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat).

##### Remoção
<a name="w2aac25c13b7c29c11b7"></a>
+ Remoção das bibliotecas em espaço de usuário cuobj e nvdisasm, fornecidas pelo [NVIDIA CUDA Toolkit](https://docs.nvidia.com/cuda/), para corrigir as CVEs presentes no [NVIDIA CUDA Toolkit Security Bulletin de 18 de fevereiro de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594).

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

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

##### Atualização
<a name="w2aac25c13b7c29c13b5"></a>
+ Atualização do driver Nvidia da versão 550.127.05 para 550.144.03 para corrigir as CVEs presentes no [NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin de janeiro de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614).

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

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

##### Atualização
<a name="w2aac25c13b7c29c15b5"></a>
+ Atualizou o Nvidia Container Toolkit da versão 1.16.1 para a 1.16.2, abordando a vulnerabilidade de segurança. [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

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

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

##### Adição
<a name="w2aac25c13b7c29c17b5"></a>
+ Lançamento inicial da série Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com o NVIDIA Driver R550, CUDA=12,4, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5. PyTorch