Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# AWS GPU ARM64 AMI PyTorch 2.4 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 de aprendizaje profundo ARM64 AMI OSS Nvidia GPU PyTorch 2.4. \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1AAAA-MM-DD\$1

#### 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 cómputo**: 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 **NVIDIA CUDA12 1.1**:
  + Ruta de instalación de CUDA, NCCL y CUDDN:/-12.4/ usr/local/cuda
  + **CUDA predeterminado**: 12.4
    + RUTAusr/local/cuda points to /usr/local/cuda/-12.4/
    + Se han actualizado las siguientes variables de entorno:
      + LD\$1LIBRARY\$1PATH tendrá/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
      + PATH para tener//usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include
  + Sistema compilado (versión NCCL) presente enusr/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
+ **AMI-ID de la consulta con el parámetro de 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
  ```
+ **Consulta el AMI-ID con AWSCLI (por ejemplo, la región 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="w2aac25c13b7c13c11b5"></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:/1.17.4 https://github.com/NVIDIA/ nvidia-container-toolkit releases/tag/v](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\$1LIBRARY\$1PATH 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
<a name="w2aac25c13b7c13c11b7"></a>
+ Se eliminaron las bibliotecas de espacio de usuario cuobj y nvdisasm proporcionadas por el kit de herramientas [CUDA de NVIDIA para abordar las CVEs presentes en el boletín de seguridad del kit de herramientas](https://docs.nvidia.com/cuda/) [NVIDIA](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594) CUDA del 18 de febrero de 2025

#### 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
<a name="w2aac25c13b7c13c13b5"></a>
+ [Se actualizó el controlador Nvidia de la versión 550.127.05 a la 550.144.03 para adaptarlo a lo indicado en el boletín de seguridad del controlador de pantalla de GPU de CVEs 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="w2aac25c13b7c13c15b5"></a>
+ Se ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA 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
<a name="w2aac25c13b7c13c17b5"></a>
+ 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