기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # DLAMI 지원 정책 표 자세한 내용은 [지원 정책](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/support-policy.html)을 참조하세요. ## 지원되는 프레임워크 버전 | 프레임워크 | 현재 버전 | CUDA 버전 | GitHub GA | 패치 종료 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PyTorch | 2.9.0 | 13.0 | 2025-10-15 | 2026-10-15 | | PyTorch | 2.8.0 | 12.9 | 2025-08-06 | 2026-08-06 | | PyTorch | 2.7.0 | 12.8 | 2025-04-23 | 2026-04-23 | | PyTorch | 2.6.0 | 12.6 | 2025-01-29 | 2026-01-29 | ## 지원되는 운영 체제 버전 | 운영 체제 | 패치 종료 | | --- | --- | | Amazon Linux 2023 | 2029-06-30 | | Amazon Linux 2 | 2026-06-30 | | Ubuntu 24.04 | 2029-04-30 | | Ubuntu 22.04 | 2027-04-30 | ## 지원되지 않는 프레임워크 버전 이 표에 나열된 버전은 지원 날짜로부터 2년 동안 표시됩니다. | 프레임워크 | 현재 버전 | CUDA 버전 | GitHub GA | 패치 종료 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PyTorch | 2.5.1 | 12.4 | 2024-11-24 | 2025-11-24 | | PyTorch | 2.4.1 | 12.4 | 2024-07-24 | 2025-07-24 | | PyTorch | 2.3.0 | 12.1 | 2024-04-24 | 2025-04-24 | | PyTorch | 2.2.0 | 12.1 | 2024-01-30 | 2025-01-30 | | PyTorch | 1.13.1 | 11.7 | 2022-10-28 | 2024-10-28 | | PyTorch | 2.1.0 | 12.1 | 2023-10-04 | 2024-10-04 | | PyTorch | 2.0.0 | 12.1 | 2023-03-15 | 2024-03-15 | | PyTorch | 1.12.1 | 11.6 | 2022-07-01 | 2023-07-01 | | PyTorch | 1.11.0 | 11.5 | 2022-03-10 | 2023-03-10 | | TensorFlow | 2.18.0 | 12.5 | 2024-10-24 | 2026-01-31 | | TensorFlow | 2.17.0 | 12.3 | 2024-11-07 | 2025-11-07 | | TensorFlow | 2.16.0 | 12.3 | 2024-03-07 | 2025-03-07 | | TensorFlow | 2.15.0 | 12.2 | 2023-11-14 | 2024-11-14 | | TensorFlow | 2.13.0 | 11.8 | 2023-07-19 | 2024-07-19 | | TensorFlow | 2.12.0 | 11.8 | 2023-03-23 | 2024-03-23 | | TensorFlow | 2.11.0 | 11.2 | 2022-11-18 | 2023-11-18 | | TensorFlow | 2.10.1 | 11.2 | 2022-09-06 | 2023-09-06 | | TensorFlow | 2.9.3 | 11.2 | 2022-05-17 | 2023-05-17 | ## 지원되지 않는 운영 체제 버전 | 운영 체제 | 패치 종료 | | --- | --- | | Ubuntu 20.04 | 2025-05-31 | | Ubuntu 18.04 | 2023-05-31 | ## 릴리스 정보 아카이브 더 이상 지원되지 않는 DLAMI 버전에 대한 릴리스 정보입니다. 이러한 아카이브는 참조용으로 기록 정보를 제공합니다. ### Base DLAMI **Topics** + [Base GPU AMI(Ubuntu 20.04)](aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-20.04.md) # AWS Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) #### 지원 종료 알림 + Ubuntu Linux 20.04 LTS가 2025년 5월 31일자로 LTS 5년 기한이 만료됨에 따라 공급업체의 지원이 중단됩니다.* * 따라서 AWS Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04)는 2025년 5월 31일 이후에는 업데이트되지 않습니다. 이전 릴리스는 계속 사용할 수 있습니다. 공개적으로 릴리스된 모든 AMI는 생성 날짜로부터 2년 후 EC2에서 더 이상 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 [Amazon EC2 AMI 지원 중단](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ami-deprecate.html) 섹션을 참조하세요. + 2025년 8월 31일까지 3개월 동안 기능 관련 문제에 대해서만 지원이 제공됩니다(보안 패치 제외). + Ubuntu 20.04 DLAMI 사용자는 [AWS Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 22.04)](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-22-04/) 또는 [AWS Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 24.04)](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-ubuntu-24-04/)로 이동해야 합니다. 또는 [AWS Deep Learning Base AMI(Amazon Linux 2023)](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-base-gpu-ami-amazon-linux-2023/)를 사용할 수 있습니다. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 지원되는 EC2 인스턴스 + [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다. + 독점 Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G3(G3.16x는 지원되지 않음), P3, P3dn을 지원합니다. #### AMI에는 다음이 포함됩니다. + **지원되는 AWS 서비스**: Amazon EC2 + **운영 체제**: Ubuntu 20.04 + **컴퓨팅 아키텍처**: x86 + **다음 패키지에 사용할 수 있는 최신 버전이 설치됩니다.** + **Linux 커널 **5.15 + **FSx Lustre** + **Docker** + /usr/local/bin/aws**AWS CLI 2의 v**2 및 /usr/bin/aws **AWS CLI v1** + **NVIDIA DCGM** + **Nvidia 컨테이너 툴킷**: + 버전 명령: nvidia-container-cli -V + **Nvidia-docker2**: + 버전 명령: nvidia-docker 버전 + **NVIDIA 드라이버**: + OSS Nvidia 드라이버: 550.163.01 + 독점 Nvidia 드라이버: 550.163.01 + **NVIDIA CUDA 11.7, 12.1-12.4 스택**: + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 디렉터리: /usr/local/cuda-xx.x/ + 예: /usr/local/cuda-12.1/ + 컴파일된 NCCL 버전: 2.22.3\$1CUDA12.4 + **기본 CUDA:** 12.1 + PATH /usr/local/cuda는** CUDA 12.1**을 가리킵니다. + 아래 env vars가 업데이트되었습니다. + LD\$1LIBRARY\$1PATH: /usr/local/cuda-12.1/lib:/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cuda-12.1:/usr/local/cuda-12.1/targets/x86\$164-linux/lib + PATH: /usr/local/cuda-12.1/bin/:/usr/local/cuda-12.1/include/ + 다른 CUDA 버전의 경우 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 그에 맞게 업데이트하세요. + **NCCL 테스트 위치:** + all\$1reduce, all\$1gather 및 reduce\$1scatter: /usr/local/cuda-xx.x/efa/test-cuda-xx.x/ + NCCL 테스트를 실행하려면 LD\$1LIBRARY\$1PATH에 아래 업데이트를 반영해 전달해야 합니다. + 공통 PATH가 다음 LD\$1LIBRARY\$1PATH에 이미 추가됨: + /opt/amazon/efa/lib:/opt/amazon/openmpi/lib:/opt/aws-ofi-nccl/lib:/usr/local/lib:/usr/lib + 다른 CUDA 버전의 경우 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 그에 맞게 업데이트하세요. + **EFA 설치 관리자:** 1.39.0 + **Nvidia GDRCopy:** 2.4 + **AWS OFI NCCL 플러그인**: EFA Installer-aws의 일부로 설치됨 + AWS OFI NCCL은 이제 단일 빌드로 여러 NCCL 버전을 지원합니다. + **설치 경로:** /opt/aws-ofi-nccl/ . /opt/aws-ofi-nccl/lib 경로가 LD\$1LIBRARY\$1PATH에 추가됩니다. + 링, message\$1transfer에 대한 **테스트 경로**: /opt/aws-ofi-nccl/tests + **EBS 볼륨 유형**: gp3 + **Python**: /usr/bin/python3.9 + **NVMe 인스턴스 저장소 위치([지원되는 EC2 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-store-volumes.html#available-instance-store-volumes)): **/opt/dlami/nvme + **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1):** + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-oss-nvidia-driver-gpu-ubuntu-20.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-proprietary-nvidia-driver-gpu-ubuntu-20.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` + **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1):** + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버:** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` #### Notices **NVIDIA Container Toolkit 1.17.4** Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. **EFA를 1.37에서 1.38로 업데이트(2025-02-04 릴리스)** 이제 EFA는 AWS OFI NCCL 플러그인을 번들링합니다. OFI NCCL 플러그인은 이제 원래 /opt/amazon/ofiaws-ofi-nccl에서 찾을 수 있습니다. LD\$1LIBRARY\$1PATH 변수를 업데이트하는 경우 OFI NCCL 위치를 올바르게 수정해야 합니다. **지원 정책** CUDA 버전과 같은 이 AMI의 구성 요소는 [프레임워크 지원 정책](support-policy.md)에 따라 또는 [딥 러닝 컨테이너](https://aws.amazon.com/machine-learning/containers/)의 성능을 최적화하거나 향후 릴리스에서 AMI 크기를 줄이기 위해 사전 통지 없이 제거 및 변경될 수 있습니다. 지원되는 프레임워크 버전에서 CUDA 버전이 사용되지 않는 경우 AMI에서 CUDA 버전을 제거합니다. **여러 네트워크 카드가 있는 EC2 인스턴스** + EFA를 지원하는 많은 인스턴스 유형에는 여러 네트워크 카드도 있습니다. + DeviceIndex는 각 네트워크 카드에 고유하며, NetworkCard당 ENI의 한도보다 작은 음수가 아닌 정수여야 합니다. P5에서 NetworkCard당 ENI의 수는 2입니다. 즉, DeviceIndex에 유효한 유일한 값은 0 또는 1입니다. + 기본 네트워크 인터페이스(네트워크 카드 인덱스 0, 디바이스 인덱스 0)에 대해 EFA(ENA 포함 EFA) 인터페이스를 생성합니다. EFA 전용 네트워크 인터페이스를 기본 네트워크 인터페이스로 사용할 수 없습니다. + 추가 네트워크 인터페이스마다 ENA 대역폭 요구 사항이나 IP 주소 공간과 같이 사용자의 사용 사례에 따라 다음 미사용 네트워크 카드 인덱스, 디바이스 인덱스 1, ENA(ENA 포함 EFA) 또는 EFA 전용 네트워크 인터페이스를 사용합니다. 예제 사용 사례는 P5 인스턴스에 대한 EFA 구성을 참조하세요. + 자세한 내용은 [여기](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/efa-acc-inst-types.html)에서 EFA 가이드를 참조하세요. **P5/P5e 인스턴스** + P5 및 P5e 인스턴스에는 32개의 네트워크 인터페이스 카드가 포함되어 있으며 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 시작할 수 있습니다. ``` aws ec2 run-instances --region $REGION \ --instance-type $INSTANCETYPE \ --image-id $AMI --key-name $KEYNAME \ --iam-instance-profile "Name=dlami-builder" \ --tag-specifications "ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=$TAG}]" \ --network-interfaces "NetworkCardIndex=0,DeviceIndex=0,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=1,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=2,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=3,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=4,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ ... "NetworkCardIndex=31,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" ``` **P5en 인스턴스** + P5en에는 16개의 네트워크 인터페이스 카드가 포함되어 있으며 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 시작할 수 있습니다. ``` aws ec2 run-instances --region $REGION \ --instance-type $INSTANCETYPE \ --image-id $AMI --key-name $KEYNAME \ --iam-instance-profile "Name=dlami-builder" \ --tag-specifications "ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=$TAG}]" \ --network-interfaces "NetworkCardIndex=0,DeviceIndex=0,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=1,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=2,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=3,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=4,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ ... "NetworkCardIndex=15,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" ``` **커널** + 커널 버전은 다음 명령을 사용하여 고정되어 있습니다. ``` echo linux-aws hold | sudo dpkg —set-selections echo linux-headers-aws hold | sudo dpkg —set-selections echo linux-image-aws hold | sudo dpkg —set-selections ``` + 설치된 드라이버 및 패키지 버전과의 호환성을 보장하기 위해 커널 버전을 업데이트하지 않는 것이 좋습니다(보안 패치로 인한 경우는 제외). 여전히 업데이트하려는 사용자는 다음 명령을 실행하여 커널 버전을 고정 해제할 수 있습니다. ``` echo linux-aws install | sudo dpkg -set-selections echo linux-headers-aws install | sudo dpkg -set-selections echo linux-image-aws install | sudo dpkg -set-selections ``` + DLAMI의 새 버전마다 사용 가능한 최신 호환 커널이 사용됩니다. #### 릴리스 날짜: 2025-04-24 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250424 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250424 ##### 업데이트 + [2025년 4월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5630)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.144.03에서 550.163.01로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250214 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250214 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-02-04 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250204 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250204 ##### 업데이트 + EFA 버전을 1.37.0에서 1.38.0으로 업그레이드 + 이제 EFA는 AWS OFI NCCL 플러그인을 번들링합니다. OFI NCCL 플러그인은 이제 원래 /opt/amazon/ofiaws-ofi-nccl에서 찾을 수 있습니다. LD\$1LIBRARY\$1PATH 변수를 업데이트하는 경우 OFI NCCL 위치를 올바르게 수정해야 합니다. ##### 제거됨 + emacs 패키지가 이러한 DLAMI에서 제거되었습니다. 고객은 GNU emacs [https://www.gnu.org/software/emacs/download.html](https://www.gnu.org/software/emacs/download.html)에서 emacs를 설치할 수 있습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-01-17 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250117 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20250117 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-12-09 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20241206 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20241206 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.17.0에서 1.17.3으로 업그레이드 #### 릴리스 날짜: 2024-11-22 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20241122 ##### 추가됨 + P5en EC2 인스턴스에 대한 지원이 추가되었습니다. ##### 업데이트 + EFA 설치 프로그램 버전 1.35.0에서 1.37.0으로 업그레이드 + AWS OFI NCCL 플러그인을 버전 1.12.1-aws에서 1.13.0-aws로 업그레이드 #### 릴리스 날짜: 2024-10-26 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20241025 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20241025 ##### 업데이트 + [2024년 10월 NVIDIA GPU 디스플레이 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.90.07에서 550.127.05로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-10-03 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240927 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2으로 업그레이드 #### 릴리스 날짜: 2024-08-27 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240827 ##### 업데이트 + 버전 535.183.01에서 550.90.07로 Nvidia 드라이버 및 Fabric Manager 업그레이드 + EFA 버전을 1.32.0에서 1.34.0으로 업그레이드 + 모든 CUDA 버전에 대해 NCCL을 최신 버전 2.22.3으로 업그레이드 + 버전 2.16.2\$1CUDA11.7에서 업그레이드된 CUDA 11.7 + 2.18.5\$1CUDA12.2에서 업그레이드된 CUDA 12.1, 12.2 + 버전 2.21.5\$1CUDA12.4에서 업그레이드된 CUDA 12.3 ##### 추가됨 + 디렉터리 /usr/local/cuda-12.4에 CUDA 툴킷 버전 12.4 추가 + **P5e EC2 인스턴스**에 대한 지원이 추가되었습니다. ##### 제거됨 + 디렉터리 /usr/local/cuda-11.8에 있는 CUDA Toolkit 버전 11.8 스택 제거 #### 릴리스 날짜: 2024-08-19 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240816 ##### 추가됨 + [G6e EC2 인스턴스](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)에 대한 지원이 추가되었습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-06-06 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240606 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240606 ##### 업데이트 + Nvidia 드라이버 버전을 535.183.01에서 535.161.08로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2024-05-15 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240515 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240515 ##### 추가됨 + PyTorch 1.13이 CUDA11.7을 지원하므로 CUDA11.7, NCCL 2.16.2, CuDNN 8.7.0과 함께 디렉터리 /usr/local/cuda-11.7에 CUDA11.7 스택을 다시 추가했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-05-02 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240502 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240502 ##### 업데이트 + EFA 버전을 버전 1.30에서 버전 1.32로 업데이트 + AWS OFI NCCL 플러그인을 버전 1.7.4에서 버전 1.9.1로 업데이트했습니다. + Nvidia 컨테이너 툴킷을 버전 1.13.5에서 버전 [1.15.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.15.0)으로 업데이트 + **버전 1.15.0에는 nvidia-container-runtime 및 nvidia-docker2 패키지가 포함되지 않습니다. [Nvidia 컨테이너 툴킷 문서](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/sample-workload.html)에 따라 nvidia-container-toolkit 패키지를 직접 사용하는 것이 좋습니다.** ##### 추가됨 + CUDA12.3, NCCL 2.21.5, CuDNN 8.9.7이 포함된 CUDA12.3 스택 추가 ##### 제거됨 + /usr/local/cuda-11.7 및 /usr/local/cuda-12.0 디렉터리에 있는 CUDA11.7, CUDA12.0 스택 제거 + Nvidia 컨테이너 툴킷을 1.13.5에서 nvidia-container-runtime 및 nvidia-docker2 패키지를 포함하지 **않는** [1.15.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.15.0)으로 업데이트하는 과정에서 nvidia-docker2 패키지와 해당 명령 nvidia-docker를 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-04-04 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240404 ##### 추가됨 + OSS Nvidia 드라이버 DLAMI에 G6 및 Gr6 EC2 인스턴스 지원이 추가되었습니다. 자세한 내용은 [권장 GPU 인스턴스](gpu.md)를 참조하세요. #### 릴리스 날짜: 2024-03-29 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240326 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240326 ##### 업데이트 + 독점 및 OSS Nvidia 드라이버 DLAMI 모두에서 Nvidia 드라이버를 535.104.12에서 535.161.08로 업데이트했습니다. + 독점 Nvidia 드라이버 DLAMI에서 G4dn, G5 EC2 인스턴스 지원을 제거했습니다. + 각 DLAMI에 대해 지원되는 새 인스턴스는 다음과 같습니다. + 독점 Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G3(G3.16x는 지원되지 않음), P3, P3dn을 지원합니다. + OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, P4d, P4de, P5를 지원합니다. #### 릴리스 날짜: 2024-03-20 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240318 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240318 ##### 추가됨 + `awscliv2`를 AMI의 /usr/local/bin/aws2에, 독점 및 OSS Nvidia Driver AMI에서 `awscliv1`을 /usr/bin/aws로 추가했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-03-14 **AMI 이름:** Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240314 ##### 업데이트 + 현재 지원을 기반으로 G4dn 및 G5 지원이 포함된 업데이트된 OSS Nvidia 드라이버 DLAMI는 다음과 같습니다. + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver AMI(Ubuntu 20.04)는 P3, P3dn, G3, G5, G4dn을 지원합니다. + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver AMI(Ubuntu 20.04)는 G5, G4dn, P4, P5를 지원합니다. + OSS Nvidia 드라이버 DLAMI는 G5, G4dn, P4, P5에 사용하는 것이 좋습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-02-12 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240208 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240208 ##### 업데이트 + AWS OFI NCCL 플러그인이 1.7.3에서 1.7.4로 업데이트되었습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-02-01 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240201 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20240201 ##### 보안 + [CVE-2024-21626](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-21626)에 대한 패치를 사용하도록 runc 패키지 버전을 업데이트했습니다. #### 릴리스 날짜: 2023-12-04 **AMI 이름** + Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20231204 + Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20231204 ##### 추가됨 + AWS Deep Learning AMI(DLAMI)는 두 개의 개별 그룹으로 분할됩니다. + NVIDIA 독점 드라이버(P3, P3dn, G3, G5, G4dn 지원)를 사용하는 DLAMI. + Nvidia OSS 드라이버를 사용하여 EFA(P4, P5 지원)를 활성화하는 DLAMI. + DLAMI 분할에 대한 자세한 내용은 [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + AWS CLI 위의에 대한 쿼리는 ** AWSCLI를 사용한 글머리 기호 쿼리 AMI-ID 아래에 있습니다(예: 리전은 us-east-1).** ##### 업데이트 + EFA를 1.26.1에서 1.29.0으로 업데이트 + GDRCopy를 2.3에서 2.4로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2023-10-18 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20231018 ##### 업데이트 + AWS OFI NCCL 플러그인이 버전 1.7.2에서 버전 1.7.3으로 업데이트됨 + CUDA 12.2와 일치하도록 CUDA 12.0-12.1 디렉터리를 NCCL 버전 2.18.5로 업데이트 + CUDA12.1이 기본 CUDA 버전으로 업데이트됨 + LD\$1LIBRARY\$1PATH를 /usr/local/cuda-12.1/targets/x86\$164-linux/lib/:/usr/local/cuda-12.1/lib:/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cuda-12.1로, PATH를 /usr/local/cuda-12.1/bin/으로 업데이트 + 다른 CUDA 버전으로 변경하려는 고객의 경우 그에 따라 LD\$1LIBRARY\$1PATH 및 PATH 변수를 정의하세요. #### 릴리스 날짜: 2023-10-02 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20231002 ##### 업데이트 + NVIDIA 드라이버를 535.54.03에서 535.104.12로 업데이트 + 이 최신 드라이버는 드라이버 버전 535.54.03에서 발견된 NVML ABI 주요 변경 사항과 버전 535.86.10에서 발견된 P5 인스턴스의 CUDA 툴킷에 영향을 미쳤던 드라이버 회귀를 수정합니다. 수정 사항에 대한 자세한 내용은 다음 NVIDIA 릴리스 정보를 참조하세요. + 수정 사항에 대한 자세한 내용은 다음 NVIDIA 릴리스 정보를 참조하세요. + [4235941](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-release-notes-535-104-05/index.html) - NVML ABI 주요 변경 사항 수정 + [4228552](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-release-notes-535-104-12/index.html) - CUDA 툴킷 오류 수정 + CUDA 12.2 디렉터리를 NCCL 2.18.5로 업데이트 + EFA를 버전 1.24.1에서 최신 1.26.1로 업데이트 ##### 추가됨 + /usr/local/cuda-12.2에 CUDA12.2 추가 ##### 제거됨 + CUDA 11.5 및 CUDA 11.6에 대한 지원 제거 #### 릴리스 날짜: 2023-09-26 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230926 ##### 추가됨 + P5에 표시되는 예측할 수 없는 네트워크 인터페이스 이름 지정 문제([링크](https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/systemd/+bug/1945225))를 해결하기 위해 net.naming-scheme 변경 사항이 추가되었습니다. 이러한 변경은 파일 /etc/default/grub의 Linux 부트 인수에서 net.naming-scheme=v247을 설정하여 이루어집니다. #### 릴리스 날짜: 2023-08-30 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230830 ##### 업데이트 + aws-ofi-nccl 플러그인을 v1.7.1에서 v1.7.2로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2023-08-11 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230811 ##### 추가됨 + 이제 이 AMI는 P5 및 이전에 지원되던 모든 EC2 인스턴스에서 다중 노드 훈련 기능을 지원합니다. + P5 EC2 인스턴스의 경우 NCCL 2.18을 사용하는 것이 권장되며 CUDA12.0 및 CUDA12.1에 추가되었습니다. ##### 제거됨 + CUDA11.3 및 CUDA11.4에 대한 지원이 제거되었습니다. #### 릴리스 날짜: 2023-08-04 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230804 ##### 업데이트 + AWS OFI NCCL 플러그인을 v1.7.1로 업데이트했습니다. + PyTorch 2.0이 11.8을 지원하므로 CUDA11.8을 기본값으로 설정했으며 P5 EC2 인스턴스의 경우 CUDA11.8 이상을 사용하는 것이 좋습니다. + LD\$1LIBRARY\$1PATH를 /usr/local/cuda-11.8/targets/x86\$164-linux/lib/:/usr/local/cuda-11.8/lib:/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda-11.8로, PATH를 /usr/local/cuda-11.8/bin/으로 업데이트 + 다른 cuda 버전의 경우 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 그에 맞게 정의하세요. + CUDA 12.0, 12.1 디렉터리를 NCCL 2.18.3으로 업데이트 ##### 고정 + 이전 릴리스 날짜** **2023-07-19에서 언급된 Nvidia Fabric Manager(FM) 패키지 로드 문제를 수정했습니다. #### 릴리스 날짜: 2023-07-19 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230719 ##### 업데이트 + EFA를 1.22.1에서 1.24.1으로 업데이트 + Nvidia 드라이버를 525.85.12에서 535.54.03으로 업데이트 ##### 추가됨 + 최대 C 상태를 C1로 설정하여 프로세서의 유휴 상태를 비활성화하는 C 상태 변경을 추가했습니다. 이러한 변경은 파일 /etc/default/grub의 Linux 부트 인수에서 `intel\$1idle.max\$1cstate=1 processor.max\$1cstate=1`을 설정하여 이루어집니다. + AWS EC2 P5 인스턴스 지원: + 단일 노드/인스턴스를 사용하는 워크플로에 대한 P5 EC2 인스턴스 지원이 추가되었습니다. EFA(Elastic Fabric Adapter) 및 AWS OFI NCCL 플러그인을 사용한 다중 노드 지원(예: 다중 노드 훈련용)이 향후 릴리스에 추가될 예정입니다. + 최적의 성능을 얻으려면 CUDA>=11.8을 사용하세요. + 알려진 문제: Nvidia Fabric Manager(FM) 패키지는 P5에 로드하는 데 시간이 걸리므로 고객은 P5 인스턴스를 시작한 후 FM이 로드될 때까지 2\$13분 동안 기다려야 합니다. FM이 시작되었는지 확인하려면 sudo systemctl is-active nvidia-fabricmanager 명령을 실행하세요. 워크플로를 시작하기 전에 활성을 반환해야 합니다. 이 문제는 향후 릴리스에서 향상될 예정입니다. #### 릴리스 날짜: 2023-05-19 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230519 ##### 업데이트 + EFA를 최신 1.22.1로 업데이트 + CUDA 12.1의 NCCL 버전을 2.17.1로 업데이트 ##### 추가됨 + /usr/local/cuda-12.1에 CUDA12.1 추가 + datacenter-gpu-manager 패키지를 통해 [NVIDIA Data Center GPU Monitor(DCGM)](https://developer.nvidia.com/dcgm)에 대한 지원 추가 + sudo systemctl status nvidia-dcgm 쿼리를 통해 이 서비스의 상태를 확인할 수 있습니다. + 이제 임시 NVMe 인스턴스 저장소가 지원되는 EC2 인스턴스에 자동으로 탑재되며 /opt/dlami/nvme/ 폴더에서 스토리지에 액세스할 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 이 서비스를 확인하거나 수정할 수 있습니다. + NVMe 서비스의 상태 확인: sudo systemctl status dlami-nvme + 서비스에 액세스하거나 수정하려면: /opt/aws/dlami/bin/nvme\$1ephemeral\$1drives.sh + NVMe 볼륨은 IOPS 성능이 필요한 처리량이 많은 워크플로에 가장 빠르고 효율적인 스토리지 솔루션을 제공했습니다. 임시 NVMe 인스턴스 저장소는 인스턴스 비용에 포함되므로 이 서비스에서 추가 비용이 발생하지 않습니다. + NVMe 인스턴스 저장소는 이를 지원하는 EC2 인스턴스에만 탑재됩니다. NVMe 지원 인스턴스 저장소가 있는 EC2 인스턴스에 대한 자세한 내용은 [사용 가능한 인스턴스 저장소 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-store-volumes.html#available-instance-store-volumes)을 참조하고 NVMe가 지원되는지 확인합니다. + 디스크 성능을 개선하고 최초 쓰기 페널티를 줄이기 위해 인스턴스 저장소를 초기화할 수 있습니다(참고: 이 프로세스는 EC2 인스턴스 유형에 따라 몇 시간이 걸릴 수 있음). - [EC2 인스턴스에서 인스턴스 저장소 볼륨 초기화](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/disk-performance.html) + **참고**: NVMe 인스턴스 저장소는 인스턴스에 탑재되며 EBS와 같은 네트워크에 연결되지 않습니다. 이러한 NVMe 볼륨의 데이터는 인스턴스를 재부팅하거나 중지할 때 손실될 수 있습니다. #### 릴리스 날짜: 2023-04-17 **AMI 이름:** Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) 20230414 ##### 업데이트 + DLAMI 이름을 AWS Deep Learning Base AMI GPU CUDA 11(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1에서 Deep Learning Base GPU AMI(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1로 업데이트했습니다. + 필요한 지원을 위해 이번 릴리스부터 한 달 동안 이전 AMI 이름의 최신 DLAMI를 지원할 예정입니다. 고객은 OS 패키지 apt-get update && apt-get upgrade를 업데이트하여 보안 패치를 사용할 수 있습니다. + AWS OFI NCCL 플러그인 경로를 /usr/local/cuda-xx.x/efa/에서 /opt/aws-ofi-nccl/로 업데이트했습니다. + 모든 CUDA 버전에 대해 AWS 및 NCCL 팀이 공동 작성한 NCCL을 v2.16.2의 [사용자 지정 GIT 브랜](https://github.com/NVIDIA/nccl/tree/inc_nsteps)치로 업데이트했습니다. AWS 인프라에서 더 나은 성능을 발휘합니다. ##### 추가됨 + /usr/local/cuda-12.0에 CUDA12.0 추가 + [AWS FSx](https://aws.amazon.com/fsx/) 추가 + /usr/bin/python3.9에서 Python 버전 3.9에 대한 지원 추가 + 이 변경 사항은 기본 시스템 Python을 대체하지 않으며, python3는 여전히 시스템 Python3.8을 가리킵니다. + Python3.9는 다음 명령을 사용하여 액세스할 수 있습니다. ``` /usr/bin/python3.9 python3.9 ``` ##### 제거됨 + [프레임워크 지원 정책](support-policy.md)에 따라 지원되는 프레임워크 버전에서 사용되지 않으므로 /usr/local/cuda-11.x/에서 CUDA11.0-11.1을 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2022-05-25 **AMI 이름:** AWS Deep Learning Base AMI GPU CUDA 11(Ubuntu 20.04) 20220523 ##### 업데이트 + 이 릴리스에는 새 EC2 인스턴스 p4de.24xlarge에 대한 지원이 추가되었습니다. + aws-efa-installer를 버전 1.15.2로 업데이트 + aws-ofi-nccl을 p4de.24xlarge에 대한 토폴로지를 포함하는 버전 1.3.0-aws로 업데이트했습니다. #### 릴리스 날짜: 2022-03-25 **AMI 이름:** AWS Deep Learning Base AMI GPU CUDA 11(Ubuntu 20.04) 20220325 ##### 업데이트 + EFA 버전을 1.15.0에서 1.15.1로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2022-03-17 **AMI 이름:** AWS Deep Learning Base AMI GPU CUDA 11(Ubuntu 20.04) 20220323 ##### 추가됨 + 최초 릴리스 ### PyTorch DLAMI **Topics** + [GPU PyTorch 2.5(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) + [GPU PyTorch 2.5(Amazon Linux 2023)](aws-deep-learning-x86-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023.md) + [ARM64 AMI GPU PyTorch 2.5(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-arm64-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) + [GPU PyTorch 2.4(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04.md) + [ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-arm64-ami-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22-04.md) # AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.5(Ubuntu 22.04) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.\$1\$1PATCH\$1VERSION\$1(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **다음 AWS 쿼리를 사용하여 최신 DLAMI를 찾아보세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251108](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-11-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251007](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-10-14.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250930](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-10-02.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250913](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-ul2204-2025-09-30.md) # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251108 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Brotli | 1.1.0 | 1.2.0 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300060.0b1248-1 | 1.300061.0b1289-1 | | awscli | 2.31.22 | 2.31.32 | | awscrt | 0.27.6 | 0.28.4 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | binutils-x86-64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.59 | 1.40.69 | | botocore | 1.40.59 | 1.40.69 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | containerd.io | 1.7.28-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dkms | 3.2.1-1ubuntu2 | 3.2.2-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.40.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.0 | 0.121.0 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | graphql-core | 3.2.6 | 3.2.7 | | gymnasium | 1.2.1 | 1.2.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.402 | 1.0.411 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libssh-4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.5 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.10 | | libxnvctrl0 | 580.95.05-0ubuntu1 | 580.105.08-0ubuntu1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | linux-tools-common | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.2 | | nvlsm | 2025.06.6-1 | 2025.06.10-1 | | pillow | 11.3.0 | 12.0.0 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.3 | | pydantic | 2.12.3 | 2.12.4 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.41.5 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | sagemaker | 2.253.1 | 2.254.1 | | sagemaker-core | 1.0.59 | 1.0.64 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.3 | | tblib | 3.2.0 | 3.2.1 | | tomli | 2.0.1 | 2.3.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | unicodedata2 | 16.0.0 | 17.0.0 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251007 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-extra-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 2.31.4 | 2.31.9 | | boto3 | 1.40.41 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.41 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.39.4-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libxnvctrl0 | 580.82.07-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-modules-extra-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | narwhals | 2.6.0 | 2.7.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | nvlsm | 2025.06.5-1 | 2025.06.6-1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.2.2 | | pydantic | 2.11.9 | 2.11.10 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-modules-extra-6.8.0-1039-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250930 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-extra-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.4 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 2.30.1 | 2.31.4 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.30 | 1.40.41 | | botocore | 1.40.30 | 1.40.41 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | cryptography | 45.0.7 | 46.0.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.1 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.395 | 1.0.398 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | landscape-common | 23.02-0ubuntu1\$122.04.4 | 23.02-0ubuntu1\$122.04.6 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libcpanel-json-xs-perl | 4.27-1ubuntu0.1 | 4.27-1ubuntu0.2 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | libjson-xs-perl | 4.030-1build3 | 4.040-0ubuntu0.22.04.1 | | libmysqlclient21 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.1 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.2 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-modules-extra-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.0 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | narwhals | 2.5.0 | 2.6.0 | | nbclassic | 1.3.2 | 1.3.3 | | numba | 0.61.2 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 7.0.0 | 7.1.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | regex | 2025.9.1 | 2025.9.18 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | sagemaker | 2.251.1 | 2.252.0 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | systemd-hwe-hwdb | 249.11.5 | 249.11.6 | | tomli | 2.0.1 | 2.2.1 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-extra-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250913 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1036-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300057.1b1167-1 | 1.300059.0b1207-1 | | awscli | 2.28.25 | 2.30.1 | | bind9-dnsutils | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-host | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-libs | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | boto3 | 1.40.25 | 1.40.30 | | botocore | 1.40.25 | 1.40.30 | | inspectorssmplugin | 1.0.390 | 1.0.395 | | jsonschema-specifications | 2025.4.1 | 2025.9.1 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.8 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | | narwhals | 2.3.0 | 2.5.0 | | nvidia-ml-py | 13.580.65 | 13.580.82 | | pyparsing | 3.2.3 | 3.2.4 | | pyzmq | 27.0.2 | 27.1.0 | | s3transfer | 0.13.1 | 0.14.0 | | sagemaker-core | 1.0.57 | 1.0.59 | | scikit-learn | 1.7.1 | 1.7.2 | | scipy | 1.16.1 | 1.16.2 | | tomli | 2.0.1 | 2.2.1 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1035 | | linux-headers-6.8.0-1035-aws | | linux-image-6.8.0-1035-aws | | linux-modules-6.8.0-1035-aws | | linux-tools-6.8.0-1035-aws | #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250216 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2025-01-21 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250119 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2024-11-21 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20241121 ##### 추가됨 + Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스. NVIDIA 드라이버 R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, PyTorch NCCL=2.21.5 및 EFA=1.37.0으로 보완된 conda 환경 pytorch를 포함합니다. ##### 고정 + 커널 주소 공간 레이아웃 무작위화(KASLR) 기능의 결함을 해결하기 위해 Ubuntu 커널이 변경되었으므로, G4Dn/G5 인스턴스는 OSS Nvidia 드라이버에서 CUDA를 올바르게 초기화할 수 없습니다. 이 문제를 완화하기 위해 이 DLAMI에는 G4Dn 및 G5 인스턴스용 독점 드라이버를 동적으로 로드하는 기능이 포함되어 있습니다. 인스턴스가 제대로 작동할 수 있도록 하기 위해 해당 로드 작업에 초기화 기간이 잠시 소요될 수 있습니다. + 이 서비스의 상태를 확인하기 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다. ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` # AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.5(Amazon Linux 2023) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.\$1\$1PATCH\$1VERSION\$1(Amazon Linux 2023) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **다음 AWS 쿼리를 사용하여 최신 DLAMI를 찾아보세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.? (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20251101](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-11-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20251007](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-10-14.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20250927](aws-deep-learning-ami-gpupt25oss-al2023-2025-09-30.md) # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20251101 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.156-177.286.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251027 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | apr-util-lmdb-1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | kernel-livepatch-6.1.156-177.286-1.0-0.amzn2023 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Brotli | 1.1.0 | 1.2.0 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | apr-util | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | apr-util-openssl | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | audit-libs | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | awscli | 2.31.22 | 2.31.27 | | boost-filesystem | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-system | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-thread | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.59 | 1.40.64 | | botocore | 1.40.59 | 1.40.64 | | fastapi | 0.120.0 | 0.120.4 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | go-srpm-macros | 3.2.0-37.amzn2023 | 3.8.0-1.amzn2023.0.1 | | grub2-common | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-efi-x64-ec2 | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-pc-modules | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools-minimal | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | inspectorssmplugin | 1.0.402-1 | 1.0.404-1 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | java-17-amazon-corretto-headless | 17.0.16\$18-1.amzn2023.1 | 17.0.17\$110-1.amzn2023.1 | | kernel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | librepo | 1.14.5-2.amzn2023.0.1 | 1.14.5-2.amzn2023.0.2 | | libsoup3 | 3.6.5-50.amzn2023 | 3.6.5-52.amzn2023 | | libsss\$1certmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1nss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1sudo | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libxslt | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | libxslt-devel | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.1 | | perl-Math-BigInt-FastCalc | 0.500.900-458.amzn2023.0.2 | 0.501.400-3.amzn2023.0.1 | | pillow | 11.3.0 | 12.0.0 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.0 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.2 | | python3 | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | python3-audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | python3-hawkey | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libs | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | runc | 1.3.1-1.amzn2023.0.1 | 1.3.2-2.amzn2023.0.1 | | sagemaker | 2.253.1 | 2.254.1 | | sagemaker-core | 1.0.59 | 1.0.61 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | sssd-client | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-common | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-kcm | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-nfs-idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.3 | | system-release | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | tblib | 3.2.0 | 3.2.1 | | termcolor | 3.1.0 | 3.2.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | | zipp | 3.23.0 | 3.19.2 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.155-176.282 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20251007 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.153-175.280.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20250929 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | kernel-livepatch-6.1.153-175.280-1.0-0.amzn2023 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | amazon-rpm-config | 228-9.amzn2023.0.1 | 228-10.amzn2023.0.1 | | amazon-ssm-agent | 3.3.2299.0-1.amzn2023 | 3.3.3050.0-1.amzn2023 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 2.31.3 | 2.31.9 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | binutils | 2.41-50.amzn2023.0.3 | 2.41-50.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.40 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.40 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | container-selinux | 2.233.0-1.amzn2023 | 2.242.0-1.amzn2023 | | coreutils | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | coreutils-common | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | cpp14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | cups-filesystem | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | cups-libs | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | dnf-plugin-support-info | 1.7-1.amzn2023 | 1.8-1.amzn2023 | | efa | 2.17.2-1.amzn2023 | 2.17.3-1.amzn2023 | | expat | 2.6.3-1.amzn2023.0.2 | 2.6.3-1.amzn2023.0.3 | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | gcc14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.398-1 | 1.0.399-1 | | kernel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | libatomic | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgcc | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgccjit | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgfortran | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgomp | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1.amzn2023 | 1.16.3-1.amzn2023 | | libquadmath | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libstdc\$1\$1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | microcode\$1ctl | 2.1-53.amzn2023.0.13 | 2.1-53.amzn2023.0.14 | | narwhals | 2.5.0 | 2.7.0 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | nvlsm | 2025.06.5-1 | 2025.06.6-1 | | openjpeg2 | 2.4.0-11.amzn2023.0.6 | 2.5.2-5.amzn2023.0.1 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.2.2 | | pydantic | 2.11.9 | 2.11.10 | | python3-awscrt | 0.26.1-1.amzn2023.0.1 | 0.27.6-1.amzn2023.0.1 | | rust-toolset-srpm-macros | 1.89.0-1.amzn2023.0.3 | 1.90.0-1.amzn2023.0.1 | | sagemaker | 2.251.1 | 2.252.0 | | selinux-policy | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | selinux-policy-targeted | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | system-release | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | tomli | 2.2.1 | 2.0.1 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.150-174.273 | | nvidia-fabric-manager | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20250927 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.8.20250915 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.150-174.273.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | kernel-livepatch-6.1.150-174.273-1.0-0.amzn2023 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.4 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 2.30.1 | 2.31.3 | | boto3 | 1.40.30 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.30 | 1.40.40 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | containerd | 2.0.5-1.amzn2023.0.2 | 2.0.6-1.amzn2023.0.1 | | cryptography | 45.0.7 | 46.0.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | docker | 25.0.8-1.amzn2023.0.5 | 25.0.8-1.amzn2023.0.6 | | fastapi | 0.116.1 | 0.117.1 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.0 | | glibc | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-all-langpacks | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-common | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-devel | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-gconv-extra | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-headers-x86 | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | glibc-locale-source | 2.34-196.amzn2023.0.1 | 2.34-231.amzn2023.0.1 | | gstreamer1-plugins-base | 1.24.10-1.amzn2023.0.1 | 1.24.10-1.amzn2023.0.2 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.395-1 | 1.0.398-1 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | kernel | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.148-173.267.amzn2023 | 6.1.150-174.273.amzn2023 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libtiff | 4.4.0-4.amzn2023.0.21 | 4.4.0-4.amzn2023.0.22 | | libunwind | 1.4.0-5.amzn2023.0.2 | 1.4.0-5.amzn2023.0.3 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.0 | | lustre-client | 2.15.6-19.amzn2023 | 2.15.6-21.amzn2023 | | nbclassic | 1.3.2 | 1.3.3 | | numba | 0.61.2 | 0.62.0 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 7.0.0 | 7.1.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | regex | 2025.9.1 | 2025.9.18 | | rust-toolset-srpm-macros | 1.89.0-1.amzn2023.0.2 | 1.89.0-1.amzn2023.0.3 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | system-release | 2023.8.20250908-0.amzn2023 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zipp | 3.23.0 | 3.19.2 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.148-173.267 | #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-gpu-pytorch-2.5-amazon-linux-2023.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20250216 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2025-01-08 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20250107 ##### 추가됨 + [G4dn 인스턴스](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g4/)에 대한 지원이 추가되었습니다. ##### 릴리스 날짜: 2024-11-21 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5.1(Amazon Linux 2023) 20241120 ##### 추가됨 + Amazon Linux 2023용 Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5의 최초 릴리스 ##### 알려진 문제 + 이 DLAMI는 현재 G4dn 및 G5 EC2 인스턴스를 지원하지 않습니다. AWS 는 CUDA 초기화 실패를 초래할 수 있는 비호환성을 인식하여 Linux 커널 버전 6.1 이상과 함께 오픈 소스 NVIDIA 드라이버를 사용할 때 G4dn 및 G5 인스턴스 패밀리 모두에 영향을 미칩니다. 이 문제는 Amazon Linux 2023, Ubuntu 22.04 이상 또는 SUSE Linux Enterprise Server 15 SP6 이상과 같은 Linux 배포에 영향을 미칩니다. # AWS Deep Learning ARM64 AMI GPU PyTorch 2.5(Ubuntu 22.04) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.\$1\$1PATCH\$1VERSION\$1(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **다음 AWS 쿼리를 사용하여 최신 DLAMI를 찾아보세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251031](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-11-10.md) + [Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251003](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-10-14.md) + [Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250926](aws-deep-learning-ami-gpupt25ossarm64-ul2204-2025-09-30.md) # Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251031 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | aarch64 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Brotli | 1.1.0 | 1.2.0 | | awscli | 1.42.58 | 1.42.63 | | binutils-aarch64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | boto3 | 1.40.58 | 1.40.63 | | botocore | 1.40.58 | 1.40.63 | | docker-compose-plugin | 2.40.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.0 | 0.120.3 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.402 | 1.0.404 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.8 | 2.38-4ubuntu2.10 | | libssh-4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.4 | 0.9.6-2ubuntu0.22.04.5 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.10 | | linux-libc-dev | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | linux-tools-common | 5.15.0-160.170 | 5.15.0-161.171 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.1 | | pillow | 11.3.0 | 12.0.0 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.2 | | sagemaker | 2.253.1 | 2.254.1 | | sagemaker-core | 1.0.59 | 1.0.61 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.1 | | tblib | 3.2.0 | 3.2.1 | | termcolor | 3.1.0 | 3.2.0 | | tomli | 2.0.1 | 2.3.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20251003 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.5.1 | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | compute\$1architecture | aarch64 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | awscli | 1.42.39 | 1.42.44 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.39 | 1.40.44 | | botocore | 1.40.39 | 1.40.44 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | jupyterlab | 4.4.8 | 4.4.9 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | narwhals | 2.5.0 | 2.6.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | sagemaker | 2.251.1 | 2.252.0 | | tomli | 2.2.1 | 2.0.1 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250926 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G5g | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | aarch64 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.5.1 | | python\$1location | /opt/conda/envs/pytorch/bin/python | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.4/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 1.42.34 | 1.42.39 | | boto3 | 1.40.34 | 1.40.39 | | botocore | 1.40.34 | 1.40.39 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | grpcio-tools | 1.75.0 | 1.75.1 | | gymnasium | 1.2.0 | 1.2.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396 | 1.0.398 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.8 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.2.2 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | python3-pip-whl | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.17.4 | 0.19.2 | | uvicorn | 0.35.0 | 0.37.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-arm64-ami-gpu-pytorch-2.5-ubuntu-22-04.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2025-01-21 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20250117 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2024-11-22 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 20241122 ##### 추가됨 + Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.5.1(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스입니다. NVIDIA 드라이버 R550, CUDA=12.4, cuDNN=8.9.7, PyTorch NCCL=2.21.5로 보완된 conda 환경 pytorch를 포함합니다. # AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4(Ubuntu 22.04) 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.\$1\$1PATCH\$1VERSION\$1(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 지원되는 EC2 인스턴스 + [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, P4, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다. #### AMI에는 다음이 포함됩니다. + **지원되는 AWS 서비스**: EC2 + **운영 체제**: Ubuntu 22.04 + **컴퓨팅 아키텍처**: x86 + **Python**: /opt/conda/envs/pytorch/bin/python + **NVIDIA 드라이버**: + OSS Nvidia 드라이버: 550.144.03 + **NVIDIA CUDA12.1 스택**: + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.4/ + **기본 CUDA:** 12.4 + PATH /usr/local/cuda는 /usr/local/cuda-12.4/를 가리킵니다. + 아래 env vars가 업데이트되었습니다. + LD\$1LIBRARY\$1PATH: /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/x86\$164-linux/lib + PATH: /usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/ + /usr/local/cuda/에 있는 컴파일된 시스템 NCCL 버전: 2.21.5 + PyTorch conda 환경에서 컴파일된 PyTorch NCCL 버전: 2.20.5 + **NCCL 테스트 위치: ** + all\$1reduce, all\$1gather 및 reduce\$1scatter: /usr/local/cuda-xx.x/efa/test-cuda-xx.x/ + NCCL 테스트를 실행하기 위해 LD\$1LIBRARY\$1PATH는 이미 필요한 경로로 업데이트되어 있습니다. + 공통 PATH가 다음 LD\$1LIBRARY\$1PATH에 이미 추가됨: + /opt/amazon/efa/lib:/opt/amazon/openmpi/lib:/opt/aws-ofi-nccl/lib:/usr/local/lib:/usr/lib + LD\$1LIBRARY\$1PATH가 CUDA 버전 경로로 업데이트됨 + /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cud/targets/x86\$164-linux/lib + **EFA 설치 관리자:** 1.34.0 + **Nvidia GDRCopy:** 2.4.1 + **Nvidia 트랜스포머 엔진:** v1.11.0 + **AWS OFI NCCL 플러그인**: EFA Installer-aws의 일부로 설치됨 + **설치 경로:** /opt/aws-ofi-nccl/ . /opt/aws-ofi-nccl/lib 경로가 LD\$1LIBRARY\$1PATH에 추가됩니다. + 링, message\$1transfer에 대한 **테스트 경로**: /opt/aws-ofi-nccl/tests + 참고: PyTorch 패키지는 conda 패키지 aws-ofi-nccl-dlc 패키지로 동적으로 연결된 AWS OFI NCCL 플러그인과 함께 제공되며 PyTorch는 시스템 AWS OFI NCCL 대신 해당 패키지를 사용합니다. + **AWS CLI v2**를 aws2로, **AWS CLI v1**을 aws로 + **EBS 볼륨 유형**: gp3 + **Python 버전:** 3.11 + **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1):** + **OSS Nvidia 드라이버:** ``` aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.4-ubuntu-22.04/latest/ami-id \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` + **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1):** + **OSS Nvidia 드라이버:** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 \ --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.? (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' \ --output text ``` #### Notices **P5/P5e 인스턴스** + DeviceIndex는 각 NetworkCard에 고유하며, NetworkCard당 ENI의 한도보다 작은 음수가 아닌 정수여야 합니다. P5에서 NetworkCard당 ENI의 수는 2입니다. 즉, DeviceIndex에 유효한 유일한 값은 0 또는 1입니다. 다음은 awscli를 사용하는 EC2 P5 인스턴스 시작 명령의 예입니다. NetworkCardIndex가 번호 0\$131이며 첫 번째 인터페이스의 경우 DeviceIndex는 0, 나머지 31개 인터페이스의 경우 DeviceIndex는 1로 설정됩니다. ``` aws ec2 run-instances --region $REGION \ --instance-type $INSTANCETYPE \ --image-id $AMI --key-name $KEYNAME \ --iam-instance-profile "Name=dlami-builder" \ --tag-specifications "ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=$TAG}]" \ --network-interfaces "NetworkCardIndex=0,DeviceIndex=0,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=1,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=2,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=3,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ "NetworkCardIndex=4,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" \ ... "NetworkCardIndex=31,DeviceIndex=1,Groups=$SG,SubnetId=$SUBNET,InterfaceType=efa" ``` #### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20250216 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. #### 릴리스 날짜: 2025-01-21 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20250119 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-11-18 **AMI 이름:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20241116 ##### 고정 + 커널 주소 공간 레이아웃 무작위화(KASLR) 기능의 결함을 해결하기 위해 Ubuntu 커널이 변경되었으므로, G4Dn/G5 인스턴스는 OSS Nvidia 드라이버에서 CUDA를 올바르게 초기화할 수 없습니다. 이 문제를 완화하기 위해 이 DLAMI에는 G4Dn 및 G5 인스턴스용 독점 드라이버를 동적으로 로드하는 기능이 포함되어 있습니다. 인스턴스가 제대로 작동할 수 있도록 하기 위해 해당 로드 작업에 초기화 기간이 잠시 소요될 수 있습니다. + 이 서비스의 상태를 확인하기 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다. ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` #### 릴리스 날짜: 2024-10-16 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20241016 ##### 추가됨 + 트랜스포머 모델 가속화를 위한 Nvidia TransformerEngine v1.11.0 추가(자세한 내용은 [https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/index.html](https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/index.html) 참조) #### 릴리스 날짜: 2024-09-30 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20240929 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2로 업그레이드하여 보안 취약성 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)을 해결했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-26 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 20240925 ##### 추가됨 + Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스. NVIDIA 드라이버 R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, PyTorch NCCL=2.20.5 및 EFA=1.34.0으로 보완된 conda 환경 pytorch를 포함합니다. # AWS Deep Learning ARM64 AMI GPU PyTorch 2.4(Ubuntu 22.04) 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.\$1\$1PATCH\$1VERSION\$1(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 지원되는 EC2 인스턴스 + G5g #### AMI에는 다음이 포함됩니다. + **지원되는 AWS 서비스**: Amazon EC2 + **운영 체제**: Ubuntu 22.04 + **컴퓨팅 아키텍처**: ARM64 + **Python**: /opt/conda/envs/pytorch/bin/python + **Python 버전:** 3.11 + **NVIDIA 드라이버**: + OSS Nvidia 드라이버: 550.144.03 + **NVIDIA CUDA12.1 스택**: + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.4/ + **기본 CUDA:** 12.4 + PATH /usr/local/cuda는 /usr/local/cuda-12.4/를 가리킵니다. + 아래 env vars가 업데이트되었습니다. + LD\$1LIBRARY\$1PATH: /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/lib64 + PATH: /usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/ + /usr/local/cuda/에 있는 컴파일된 시스템 NCCL 버전: 2.21.5 + PyTorch conda 환경에서 컴파일된 PyTorch NCCL 버전: 2.20.5 + **AWS CLI v2**를 aws2로, **AWS CLI v1**을 aws로 + **EBS 볼륨 유형**: gp3 + **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 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 ``` + **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 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 ``` #### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0(Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-01-21 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0(Ubuntu 22.04) 20250117 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-30 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0(Ubuntu 22.04) 20240927 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2로 업그레이드하여 보안 취약성 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)을 해결했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-26 **AMI 이름**: Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0(Ubuntu 22.04) 20240926 ##### 추가됨 + Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU PyTorch 2.4.0(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스입니다. NVIDIA 드라이버 R550, CUDA=12.4, cuDNN=8.9.7, PyTorch NCCL=2.20.5로 보완된 conda 환경 pytorch를 포함합니다. ### TensorFlow DLAMI **Topics** + [GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023)](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023.md) + [GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04.md) + [GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04)](aws-deep-learning-x86-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04.md) + [GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2)](aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2.md) + [GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04)](aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04.md) # Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### Notices + TensorFlow 2.18은 DLAMI에 지원되는 최종 TensorFlow 버전입니다. 향후 프레임워크 DLAMIs 경우 PyTorch DLAMIs. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **다음 AWS 쿼리를 사용하여 최신 DLAMI를 찾아보세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260122](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-23.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260121](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-21.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260117](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-20.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2026-01-08.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251227](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-31.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251209](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251115](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-12-03.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-11-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251007](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-10-14.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20250927](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-al2023-2025-09-30.md) # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260122 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.126.09 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.10 | 3.10.1 | | SQLAlchemy | 2.0.45 | 2.0.46 | | boto3 | 1.42.31 | 1.42.32 | | botocore | 1.42.31 | 1.42.32 | | importlib\$1metadata | 8.0.0 | 8.7.1 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | jaraco.text | 3.12.1 | 4.0.0 | | jmespath | 1.0.1 | 1.1.0 | | nvidia-fabricmanager | 580.105.08-1 | 580.126.09-1 | | nvidia-ml-py | 13.590.44 | 13.590.48 | | packaging | 25.0 | 26.0 | | pandas | 2.3.3 | 3.0.0 | | pycparser | 2.23 | 3.0 | | pyparsing | 3.3.1 | 3.3.2 | | setuptools | 80.9.0 | 80.10.1 | | tomli | 2.0.1 | 2.4.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wcwidth | 0.2.14 | 0.3.0 | | wheel | 0.45.1 | 0.46.3 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | inflect | | jaraco.collections | | pytz | | typeguard | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260121 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | async-lru | 2.0.5 | 2.1.0 | | black | 25.12.0 | 26.1.0 | | boto3 | 1.42.30 | 1.42.31 | | botocore | 1.42.30 | 1.42.31 | | dill | 0.4.0 | 0.4.1 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | pytokens | 0.3.0 | 0.4.0 | | soupsieve | 2.8.1 | 2.8.3 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260117 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.10.20260105 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.159-181.297.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3572.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 2.0.0 | 2.1.0 | | boto3 | 1.42.25 | 1.42.30 | | botocore | 1.42.25 | 1.42.30 | | dask | 2025.12.0 | 2026.1.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.432-1 | 1.0.434-1 | | jaraco.context | 5.3.0 | 6.1.0 | | jupyter\$1server\$1terminals | 0.5.3 | 0.5.4 | | jupyterlab | 4.5.1 | 4.5.2 | | keras | 3.13.0 | 3.13.1 | | librt | 0.7.7 | 0.7.8 | | notebook | 7.5.1 | 7.5.2 | | packaging | 25.0 | 24.2 | | plotly | 6.5.1 | 6.5.2 | | prometheus\$1client | 0.23.1 | 0.24.1 | | regex | 2025.11.3 | 2026.1.15 | | scipy | 1.16.3 | 1.17.0 | | tomlkit | 0.13.3 | 0.14.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20260103 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251208 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-180.294.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 1.8.3 | 2.0.0 | | boto3 | 1.42.17 | 1.42.21 | | botocore | 1.42.17 | 1.42.21 | | celery | 5.6.0 | 5.6.1 | | fastapi | 0.127.1 | 0.128.0 | | filelock | 3.20.1 | 3.20.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.430-1 | 1.0.431-1 | | json5 | 0.12.1 | 0.13.0 | | kombu | 5.6.1 | 5.6.2 | | librt | 0.7.5 | 0.7.7 | | pillow | 12.0.0 | 12.1.0 | | psutil | 7.2.0 | 7.2.1 | | ruamel.yaml | 0.18.17 | 0.19.1 | | termcolor | 3.2.0 | 3.3.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | exceptiongroup | | ruamel.yaml.clib | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251227 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251208 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-180.294.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | boto3 | 1.42.9 | 1.42.17 | | botocore | 1.42.9 | 1.42.17 | | debugpy | 1.8.18 | 1.8.19 | | docutils | 0.22.3 | 0.22.4 | | fastapi | 0.124.4 | 0.127.1 | | filelock | 3.20.0 | 3.20.1 | | flatbuffers | 25.9.23 | 25.12.19 | | inspectorssmplugin | 1.0.428-1 | 1.0.430-1 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.4.0 | | joblib | 1.5.2 | 1.5.3 | | jupyterlab | 4.5.0 | 4.5.1 | | keras | 3.12.0 | 3.13.0 | | librt | 0.7.3 | 0.7.5 | | marshmallow | 4.1.1 | 4.1.2 | | mistune | 3.1.4 | 3.2.0 | | mypy | 1.19.0 | 1.19.1 | | narwhals | 2.13.0 | 2.14.0 | | nbclient | 0.10.2 | 0.10.4 | | notebook | 7.5.0 | 7.5.1 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pipenv | 2026.0.2 | 2026.0.3 | | platformdirs | 4.5.1 | 4.2.2 | | psutil | 7.1.3 | 7.2.0 | | pyparsing | 3.2.5 | 3.3.1 | | ruamel.yaml | 0.18.16 | 0.18.17 | | soupsieve | 2.8 | 2.8.1 | | tornado | 6.5.3 | 6.5.4 | | typer | 0.20.0 | 0.21.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251209 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251117 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-178.288.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | exceptiongroup-1.3.1 | | tzlocal-5.3.1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | beautifulsoup4 | 4.14.2 | 4.14.3 | | billiard | 4.2.3 | 4.2.4 | | black | 25.11.0 | 25.12.0 | | boto3 | 1.41.5 | 1.42.5 | | botocore | 1.41.5 | 1.42.5 | | celery | 5.5.3 | 5.6.0 | | fastapi | 0.122.0 | 0.124.0 | | fsspec | 2025.10.0 | 2025.12.0 | | gast | 0.6.0 | 0.7.0 | | greenlet | 3.2.4 | 3.3.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.419-1 | 1.0.423-1 | | ipython | 9.7.0 | 9.8.0 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.0.1 | | kombu | 5.5.4 | 5.6.1 | | libnvidia-container-tools | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | libnvidia-container1 | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | librt | 0.6.2 | 0.7.3 | | marshmallow | 4.1.0 | 4.1.1 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | narwhals | 2.12.0 | 2.13.0 | | nvidia-container-toolkit | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-container-toolkit-base | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-fabricmanager | 580.95.05-1 | 580.105.08-1 | | nvidia-ml-py | 13.580.82 | 13.590.44 | | pipenv | 2025.0.4 | 2025.1.1 | | platformdirs | 4.5.0 | 4.5.1 | | pylint | 4.0.3 | 4.0.4 | | pytest | 9.0.1 | 9.0.2 | | rpds-py | 0.29.0 | 0.30.0 | | s3transfer | 0.15.0 | 0.16.0 | | urllib3 | 2.5.0 | 2.6.1 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251115 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251110 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.158-178.288.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | efa\$1version | 1.44.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.1 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | ImageIO-2.37.2 | | kernel-livepatch-6.1.158-178.288-1.0-0.amzn2023 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | SecretStorage | 3.4.0 | 3.4.1 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300059.1-1.amzn2023 | 1.300060.1-1.amzn2023 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | annotated-doc | 0.0.3 | 0.0.4 | | astroid | 4.0.1 | 4.0.2 | | bind-libs | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | bind-license | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | bind-utils | 9.18.33-1.amzn2023.0.3 | 9.18.33-1.amzn2023.0.4 | | black | 25.9.0 | 25.11.0 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.65 | 1.40.74 | | botocore | 1.40.65 | 1.40.74 | | certifi | 2025.10.5 | 2025.11.12 | | containerd | 2.1.4-1.amzn2023.0.1 | 2.1.4-1.amzn2023.0.2 | | dask | 2025.10.0 | 2025.11.0 | | dkms | 3.2.1-182.amzn2023 | 3.3.0-183.amzn2023 | | dnf-plugin-support-info | 1.8-1.amzn2023 | 1.9-1.amzn2023 | | docker | 25.0.13-1.amzn2023.0.1 | 25.0.13-1.amzn2023.0.2 | | docutils | 0.22.2 | 0.22.3 | | dwz | 0.14-6.amzn2023.0.2 | 0.16-2.amzn2023.0.1 | | fastapi | 0.121.0 | 0.121.2 | | ibacm | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | infiniband-diags | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | infiniband-diags-compat | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | inspectorssmplugin | 1.0.405-1 | 1.0.412-1 | | ipython | 9.6.0 | 9.7.0 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.3.0 | | kernel | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.156-177.286.amzn2023 | 6.1.158-178.288.amzn2023 | | libcap | 2.73-1.amzn2023.0.3 | 2.73-1.amzn2023.0.4 | | libfabric-aws | 2.1.0amzn5.0-1.amzn2023 | 2.3.1amzn1.0-1.amzn2023 | | libfabric-aws-devel | 2.1.0amzn5.0-1.amzn2023 | 2.3.1amzn1.0-1.amzn2023 | | libibumad | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libibverbs | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libibverbs-utils | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libnccl-ofi | 1.16.3-1.amzn2023 | 1.17.1-1.amzn2023 | | librdmacm | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | librdmacm-utils | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | libssh | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | libssh-config | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | libssh-devel | 0.10.6-1.amzn2023.0.2 | 0.10.6-1.amzn2023.0.3 | | lustre-client | 2.15.6-21.amzn2023 | 2.15.6-23.amzn2023 | | lz4-libs | 1.9.4-1.amzn2023.0.2 | 1.9.4-1.amzn2023.0.3 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | narwhals | 2.10.1 | 2.11.0 | | openmpi50-aws | 5.0.6-11 | 5.0.8amzn1-11 | | optree | 0.17.0 | 0.18.0 | | pam | 1.5.1-8.amzn2023.0.6 | 1.5.1-8.amzn2023.0.7 | | pip-tools | 7.5.1 | 7.5.2 | | pipdeptree | 2.29.0 | 2.30.0 | | plotly | 6.3.1 | 6.4.0 | | pydantic | 2.12.3 | 2.9.2 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.23.4 | | pylint | 4.0.2 | 4.0.3 | | pytest | 8.4.2 | 9.0.1 | | python3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.4 | | python3-libs | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.4 | | python3-pyverbs | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | pytokens | 0.2.0 | 0.3.0 | | rdma-core | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | rdma-core-devel | 58.amzn0-1.amzn2023 | 59.amzn0-1.amzn2023 | | runc | 1.3.2-2.amzn2023.0.1 | 1.3.3-2.amzn2023.0.1 | | safety-schemas | 0.0.16 | 0.0.14 | | system-release | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | 2023.9.20251110-0.amzn2023 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wrapt | 2.0.0 | 2.0.1 | | zope.interface | 8.0.1 | 8.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | imageio | | kernel-livepatch-6.1.156-177.286 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251103 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.156-177.286.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20251027 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | apr-util-lmdb-1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | kernel-livepatch-6.1.156-177.286-1.0-0.amzn2023 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.9 | 3.10 | | aiohttp | 3.13.1 | 3.13.2 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | apr-util | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | apr-util-openssl | 1.6.3-1.amzn2023.0.1 | 1.6.3-1.amzn2023.0.2 | | audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | audit-libs | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | bleach | 6.2.0 | 6.3.0 | | boost-filesystem | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-system | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boost-thread | 1.75.0-4.amzn2023.0.3 | 1.75.0-4.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.59 | 1.40.65 | | botocore | 1.40.59 | 1.40.65 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | fastapi | 0.120.0 | 0.121.0 | | fsspec | 2025.9.0 | 2025.10.0 | | go-srpm-macros | 3.2.0-37.amzn2023 | 3.8.0-1.amzn2023.0.1 | | grub2-common | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-efi-x64-ec2 | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-pc-modules | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | grub2-tools-minimal | 2.06-61.amzn2023.0.19 | 2.06-61.amzn2023.0.20 | | inspectorssmplugin | 1.0.402-1 | 1.0.405-1 | | ipykernel | 7.0.1 | 7.1.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | java-17-amazon-corretto-headless | 17.0.16\$18-1.amzn2023.1 | 17.0.17\$110-1.amzn2023.1 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | keras | 3.11.3 | 3.12.0 | | kernel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.155-176.282.amzn2023 | 6.1.156-177.286.amzn2023 | | lark | 1.3.0 | 1.3.1 | | libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | librepo | 1.14.5-2.amzn2023.0.1 | 1.14.5-2.amzn2023.0.2 | | libsoup3 | 3.6.5-50.amzn2023 | 3.6.5-52.amzn2023 | | libsss\$1certmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1nss\$1idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libsss\$1sudo | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | libxslt | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | libxslt-devel | 1.1.43-1.amzn2023.0.2 | 1.1.43-1.amzn2023.0.3 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | narwhals | 2.9.0 | 2.10.1 | | nh3 | 0.3.1 | 0.3.2 | | perl-Math-BigInt-FastCalc | 0.500.900-458.amzn2023.0.2 | 0.501.400-3.amzn2023.0.1 | | psutil | 7.1.1 | 7.1.3 | | python3 | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | python3-audit | 3.1.5-1.amzn2023.0.1 | 3.1.5-1.amzn2023.0.2 | | python3-hawkey | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libdnf | 0.69.0-8.amzn2023.0.5 | 0.69.0-8.amzn2023.0.6 | | python3-libs | 3.9.23-1.amzn2023.0.3 | 3.9.24-1.amzn2023.0.3 | | redis | 7.0.0 | 7.0.1 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | runc | 1.3.1-1.amzn2023.0.1 | 1.3.2-2.amzn2023.0.1 | | scipy | 1.16.2 | 1.16.3 | | sssd-client | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-common | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-kcm | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | sssd-nfs-idmap | 2.9.4-1.amzn2023.0.2 | 2.9.4-1.amzn2023.0.3 | | starlette | 0.48.0 | 0.49.3 | | system-release | 2023.9.20251020-0.amzn2023 | 2023.9.20251027-0.amzn2023 | | termcolor | 3.1.0 | 3.2.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | virtualenv | 20.35.3 | 20.35.4 | | webcolors | 24.11.1 | 25.10.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | xyzservices | 2025.4.0 | 2025.10.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.155-176.282 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20251007 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.3050.0 | | kernel\$1version | 6.1.153-175.280.amzn2023.x86\$164 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.9.20250929 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | kernel-livepatch-6.1.153-175.280-1.0-0.amzn2023 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | amazon-linux-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | amazon-rpm-config | 228-9.amzn2023.0.1 | 228-10.amzn2023.0.1 | | amazon-ssm-agent | 3.3.2299.0-1.amzn2023 | 3.3.3050.0-1.amzn2023 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | binutils | 2.41-50.amzn2023.0.3 | 2.41-50.amzn2023.0.4 | | boto3 | 1.40.40 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.40 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | container-selinux | 2.233.0-1.amzn2023 | 2.242.0-1.amzn2023 | | coreutils | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | coreutils-common | 8.32-30.amzn2023.0.3 | 8.32-30.amzn2023.0.4 | | cpp14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | cups-filesystem | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | cups-libs | 2.4.11-8.amzn2023.0.1 | 2.4.14-1.amzn2023.0.1 | | dnf-plugin-support-info | 1.7-1.amzn2023 | 1.8-1.amzn2023 | | efa | 2.17.2-1.amzn2023 | 2.17.3-1.amzn2023 | | expat | 2.6.3-1.amzn2023.0.2 | 2.6.3-1.amzn2023.0.3 | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | gcc14 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.398-1 | 1.0.399-1 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | kernel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-devel | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-headers | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-libbpf | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-livepatch-repo-s3 | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | kernel-modules-extra | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-modules-extra-common | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | kernel-tools | 6.1.150-174.273.amzn2023 | 6.1.153-175.280.amzn2023 | | libatomic | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgcc | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgccjit | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgfortran | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libgomp | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1.amzn2023 | 1.16.3-1.amzn2023 | | libquadmath | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | libstdc\$1\$1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.1 | 14.2.1-7.amzn2023.0.2 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | microcode\$1ctl | 2.1-53.amzn2023.0.13 | 2.1-53.amzn2023.0.14 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | narwhals | 2.5.0 | 2.7.0 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | notebook | 7.4.6 | 7.4.7 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | openjpeg2 | 2.4.0-11.amzn2023.0.6 | 2.5.2-5.amzn2023.0.1 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | propcache | 0.3.2 | 0.4.0 | | pydantic | 2.11.9 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.33.2 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | python3-awscrt | 0.26.1-1.amzn2023.0.1 | 0.27.6-1.amzn2023.0.1 | | rust-toolset-srpm-macros | 1.89.0-1.amzn2023.0.3 | 1.90.0-1.amzn2023.0.1 | | selinux-policy | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | selinux-policy-targeted | 38.1.50-1.amzn2023.0.2 | 38.1.65-1.amzn2023.0.1 | | system-release | 2023.8.20250915-0.amzn2023 | 2023.9.20250929-0.amzn2023 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | kernel-livepatch-6.1.150-174.273 | | nvidia-fabric-manager | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20250927 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Amazon Linux 2023.8.20250915 | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.1.150-174.273.amzn2023.x86\$164 | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | gdr\$1copy | 2.4.4 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | boto3 | 1.40.35 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.35 | 1.40.40 | | docutils | 0.22.1 | 0.22.2 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396-1 | 1.0.398-1 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | notebook | 7.4.5 | 7.4.6 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.18.0 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zope.interface | 8.0 | 8.0.1 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-gpu-tensorflow-2.18-amazon-linux-2023.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20241215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2024-12-09 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 20241206 ##### 추가됨 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Amazon Linux 2023) 시리즈의 최초 릴리스입니다. + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. + "nvidia-driver=560.35.03" + "fabric-manager=560.35.03" + "cuda=12.5" + "cudnn=9.5.1" + "efa=1.37.0" + "nccl=2.23.4" + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws" + Tensorflow 가상 환경(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate)에는 다음이 포함됩니다. + "tensorflow=2.18.0" # Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### Notices + TensorFlow 2.18은 DLAMI에 지원되는 최종 TensorFlow 버전입니다. 향후 프레임워크 DLAMIs 경우 PyTorch DLAMIs. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **다음 AWS 쿼리를 사용하여 최신 DLAMI를 찾아보세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260122](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-23.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260121](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-22.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260117](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-20.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260103](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2026-01-08.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251227](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-31.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251209](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251115](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-12-03.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251108](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-11-10.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251007](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-10-14.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20250927](aws-deep-learning-ami-gputf218oss-ul2204-2025-09-30.md) # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260122 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.126.09 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.10 | 3.10.1 | | SQLAlchemy | 2.0.45 | 2.0.46 | | awscli | 1.44.21 | 1.44.22 | | boto3 | 1.42.31 | 1.42.32 | | botocore | 1.42.31 | 1.42.32 | | jmespath | 1.0.1 | 1.1.0 | | libglib2.0-0 | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-bin | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-data | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-dev | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | libglib2.0-dev-bin | 2.72.4-0ubuntu2.7 | 2.72.4-0ubuntu2.8 | | nvidia-fabricmanager | 580.105.08-1 | 580.126.09-1 | | nvidia-ml-py | 13.590.44 | 13.590.48 | | pandas | 2.3.3 | 3.0.0 | | wcwidth | 0.2.14 | 0.3.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | pytz | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260121 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | async-lru | 2.0.5 | 2.1.0 | | awscli | 1.44.20 | 1.44.21 | | black | 25.12.0 | 26.1.0 | | boto3 | 1.42.30 | 1.42.31 | | botocore | 1.42.30 | 1.42.31 | | dill | 0.4.0 | 0.4.1 | | docker-compose-plugin | 5.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | importlib\$1metadata | 8.0.0 | 8.7.1 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | jaraco.text | 3.12.1 | 4.0.0 | | java-11-amazon-corretto-jdk | 11.0.29.7-1 | 11.0.30.7-1 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | locales | 2.35-0ubuntu3.11 | 2.35-0ubuntu3.12 | | platformdirs | 4.5.1 | 4.4.0 | | pycparser | 2.23 | 3.0 | | pyparsing | 3.3.1 | 3.3.2 | | python3-urllib3 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.5 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.6 | | pytokens | 0.3.0 | 0.4.0 | | setuptools | 80.9.0 | 80.10.1 | | soupsieve | 2.8.1 | 2.8.3 | | tomli | 2.0.1 | 2.4.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | zipp | 3.19.2 | 3.23.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | inflect | | jaraco.collections | | typeguard | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260117 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 2.0.0 | 2.1.0 | | awscli | 1.44.15 | 1.44.20 | | boto3 | 1.42.25 | 1.42.30 | | botocore | 1.42.25 | 1.42.30 | | dask | 2025.12.0 | 2026.1.1 | | docker-ce-cli | 29.1.4-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 29.1.4-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | inspectorssmplugin | 1.0.432 | 1.0.434 | | jaraco.context | 6.0.2 | 5.3.0 | | jupyter\$1server\$1terminals | 0.5.3 | 0.5.4 | | jupyterlab | 4.5.1 | 4.5.2 | | keras | 3.13.0 | 3.13.1 | | klibc-utils | 2.0.10-4ubuntu0.1 | 2.0.10-4ubuntu0.2 | | libklibc | 2.0.10-4ubuntu0.1 | 2.0.10-4ubuntu0.2 | | libpng-dev | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpng-tools | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpng16-16 | 1.6.37-3ubuntu0.1 | 1.6.37-3ubuntu0.3 | | libpython3.10 | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-dev | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-minimal | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | libpython3.10-stdlib | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | librt | 0.7.7 | 0.7.8 | | libtasn1-6 | 4.18.0-4ubuntu0.1 | 4.18.0-4ubuntu0.2 | | notebook | 7.5.1 | 7.5.2 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | plotly | 6.5.1 | 6.5.2 | | prometheus\$1client | 0.23.1 | 0.24.1 | | pyasn1 | 0.6.1 | 0.6.2 | | python3-urllib3 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.4 | 1.26.5-1\$1exp1ubuntu0.5 | | python3.10-dev | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | python3.10-minimal | 3.10.12-1\$122.04.12 | 3.10.12-1\$122.04.13 | | regex | 2025.11.3 | 2026.1.15 | | scipy | 1.16.3 | 1.17.0 | | tomlkit | 0.13.3 | 0.14.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20260103 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Send2Trash | 1.8.3 | 2.0.0 | | awscli | 1.44.7 | 1.44.11 | | boto3 | 1.42.17 | 1.42.21 | | botocore | 1.42.17 | 1.42.21 | | celery | 5.6.0 | 5.6.1 | | docker-compose-plugin | 5.0.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.127.1 | 0.128.0 | | filelock | 3.20.1 | 3.20.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.430 | 1.0.431 | | jaraco.context | 5.3.0 | 6.0.2 | | json5 | 0.12.1 | 0.13.0 | | kombu | 5.6.1 | 5.6.2 | | librt | 0.7.5 | 0.7.7 | | pillow | 12.0.0 | 12.1.0 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | psutil | 7.2.0 | 7.2.1 | | ruamel.yaml | 0.18.17 | 0.19.1 | | termcolor | 3.2.0 | 3.3.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | exceptiongroup | | ruamel.yaml.clib | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251227 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1044-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 이 릴리스에는 패키지가 추가되지 않았습니다. ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | awscli | 1.43.15 | 1.44.7 | | boto3 | 1.42.9 | 1.42.17 | | botocore | 1.42.9 | 1.42.17 | | containerd.io | 2.2.0-2\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.2.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | debugpy | 1.8.18 | 1.8.19 | | fastapi | 0.124.4 | 0.127.1 | | filelock | 3.20.0 | 3.20.1 | | flatbuffers | 25.9.23 | 25.12.19 | | inspectorssmplugin | 1.0.428 | 1.0.430 | | jaraco.context | 6.0.1 | 6.0.2 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.4.0 | | joblib | 1.5.2 | 1.5.3 | | jupyterlab | 4.5.0 | 4.5.1 | | keras | 3.12.0 | 3.13.0 | | librt | 0.7.3 | 0.7.5 | | libxnvctrl0 | 590.44.01-0ubuntu1 | 590.48.01-0ubuntu1 | | marshmallow | 4.1.1 | 4.1.2 | | mistune | 3.1.4 | 3.2.0 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | mypy | 1.19.0 | 1.19.1 | | narwhals | 2.13.0 | 2.14.0 | | nbclient | 0.10.2 | 0.10.4 | | notebook | 7.5.0 | 7.5.1 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pipenv | 2026.0.2 | 2026.0.3 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.5.1 | | psutil | 7.1.3 | 7.2.0 | | pyparsing | 3.2.5 | 3.3.1 | | ruamel.yaml | 0.18.16 | 0.18.17 | | soupsieve | 2.8 | 2.8.1 | | tornado | 6.5.3 | 6.5.4 | | typer | 0.20.0 | 0.21.0 | | typing\$1extensions | 4.15.0 | 4.12.2 | | tzdata | 2025.2 | 2025.3 | ##### 제거된 패키지 이 릴리스에서는 패키지가 제거되지 않았습니다. # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251209 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1043-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.105.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.1 | | efa\$1version | 1.45.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | exceptiongroup-1.3.1 | | tzlocal-5.3.1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | awscli | 1.43.5 | 1.43.11 | | beautifulsoup4 | 4.14.2 | 4.14.3 | | billiard | 4.2.3 | 4.2.4 | | binutils-common | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | binutils-x86-64-linux-gnu | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | black | 25.11.0 | 25.12.0 | | boto3 | 1.41.5 | 1.42.5 | | botocore | 1.41.5 | 1.42.5 | | celery | 5.5.3 | 5.6.0 | | dkms | 3.2.2-1ubuntu1 | 3.3.0-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 29.1.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 29.1.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.1.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.40.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 5.0.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.122.0 | 0.124.0 | | fsspec | 2025.10.0 | 2025.12.0 | | gast | 0.6.0 | 0.7.0 | | greenlet | 3.2.4 | 3.3.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.419 | 1.0.423 | | ipython | 9.7.0 | 9.8.0 | | kombu | 5.5.4 | 5.6.1 | | libbinutils | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libctf-nobfd0 | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libctf0 | 2.38-4ubuntu2.10 | 2.38-4ubuntu2.11 | | libnvidia-container-tools | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | libnvidia-container1 | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | librt | 0.6.2 | 0.7.3 | | libxnvctrl0 | 580.105.08-0ubuntu1 | 590.44.01-0ubuntu1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-161.171 | 5.15.0-163.173 | | linux-tools-common | 5.15.0-161.171 | 5.15.0-163.173 | | marshmallow | 4.1.0 | 4.1.1 | | narwhals | 2.12.0 | 2.13.0 | | nvidia-container-toolkit-base | 1.18.0-1 | 1.18.1-1 | | nvidia-fabricmanager | 580.95.05-1 | 580.105.08-1 | | nvidia-ml-py | 13.580.82 | 13.590.44 | | pipenv | 2025.0.4 | 2025.1.1 | | pylint | 4.0.3 | 4.0.4 | | pytest | 9.0.1 | 9.0.2 | | rpds-py | 0.29.0 | 0.30.0 | | s3transfer | 0.15.0 | 0.16.0 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | urllib3 | 2.5.0 | 2.6.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws | | linux-image-6.8.0-1040-aws | | linux-modules-6.8.0-1040-aws | | linux-tools-6.8.0-1040-aws | # Deep Learning OSS Nvidia 드라이버 AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251115 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | | | | --- |--- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1041-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | efa\$1version | 1.44.0 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.17.1 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1041-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1041-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1041-aws-6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1041-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | SecretStorage | 3.4.0 | 3.4.1 | | annotated-doc | 0.0.3 | 0.0.4 | | astroid | 4.0.1 | 4.0.2 | | awscli | 1.42.69 | 1.42.74 | | black | 25.9.0 | 25.11.0 | | boto3 | 1.40.69 | 1.40.74 | | botocore | 1.40.69 | 1.40.74 | | certifi | 2025.10.5 | 2025.11.12 | | containerd.io | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.1.5-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-buildx-plugin | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.30.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 29.0.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.121.0 | 0.121.2 | | ibacm | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | ibverbs-providers | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | ibverbs-utils | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | infiniband-diags | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | inspectorssmplugin | 1.0.411 | 1.0.412 | | intel-microcode | 3.20250512.0ubuntu0.22.04.1 | 3.20250812.0ubuntu0.22.04.1 | | libfabric-aws-bin | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libfabric-aws-dev | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libfabric1-aws | 2.1.0amzn5.0 | 2.3.1amzn1.0 | | libibmad-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibmad5 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibnetdisc-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibnetdisc5 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibumad-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibumad3 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibverbs-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libibverbs1 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | libnccl-ofi | 1.16.3-1 | 1.17.1-1 | | librdmacm-dev | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | librdmacm1 | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | linux-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | 6.8.0-1041.43\$122.04.1 | | narwhals | 2.10.2 | 2.11.0 | | openmpi50-aws | 5.0.6 | 5.0.8 | | optree | 0.17.0 | 0.18.0 | | pip-tools | 7.5.1 | 7.5.2 | | pipdeptree | 2.29.0 | 2.30.0 | | pydantic | 2.12.4 | 2.9.2 | | pydantic\$1core | 2.41.5 | 2.23.4 | | pylint | 4.0.2 | 4.0.3 | | pytest | 8.4.2 | 9.0.1 | | rdmacm-utils | 58.amzn0-1 | 59.amzn0-1 | | safety-schemas | 0.0.16 | 0.0.14 | | snapd | 2.71\$1ubuntu22.04 | 2.72\$1ubuntu22.04 | | zope.interface | 8.0.1 | 8.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws | | lustre-client-modules-aws | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251108 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.18.0 | | dcgm\$1version | /bin/bash: line 1: dcgmi: command not found | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | ImageIO-2.37.2 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Markdown | 3.9 | 3.10 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300060.0b1248-1 | 1.300061.0b1289-1 | | awscli | 1.42.64 | 1.42.69 | | bokeh | 3.8.0 | 3.8.1 | | boto3 | 1.40.64 | 1.40.69 | | botocore | 1.40.64 | 1.40.69 | | cloudpickle | 3.1.1 | 3.1.2 | | containerd.io | 1.7.28-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 1.7.29-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dask | 2025.10.0 | 2025.11.0 | | dkms | 3.2.1-1ubuntu2 | 3.2.2-1ubuntu1 | | docker-ce-cli | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.2-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | fastapi | 0.120.4 | 0.121.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.404 | 1.0.411 | | ipython | 9.6.0 | 9.7.0 | | ipywidgets | 8.1.7 | 8.1.8 | | jupyterlab\$1widgets | 3.0.15 | 3.0.16 | | libxnvctrl0 | 580.95.05-0ubuntu1 | 580.105.08-0ubuntu1 | | marshmallow | 4.0.1 | 4.1.0 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | narwhals | 2.10.1 | 2.10.2 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | plotly | 6.3.1 | 6.4.0 | | psutil | 7.1.2 | 7.1.3 | | pydantic | 2.12.3 | 2.12.4 | | pydantic\$1core | 2.41.4 | 2.41.5 | | pytokens | 0.2.0 | 0.3.0 | | regex | 2025.10.23 | 2025.11.3 | | starlette | 0.49.1 | 0.49.3 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | widgetsnbextension | 4.0.14 | 4.0.15 | | wrapt | 2.0.0 | 2.0.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | imageio | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20251007 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.18 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.4 | 1.6.5 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 1.42.40 | 1.42.46 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | boto3 | 1.40.40 | 1.40.46 | | botocore | 1.40.40 | 1.40.46 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | cryptography | 46.0.1 | 46.0.2 | | docker-buildx-plugin | 0.28.0-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.4.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 2.39.4-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | fastapi | 0.117.1 | 0.118.0 | | fonttools | 4.60.0 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | inspectorssmplugin | 1.0.398 | 1.0.399 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | jaraco.functools | 4.3.0 | 4.0.1 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | libxnvctrl0 | 580.82.07-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-156.166 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.45.0 | 0.45.1 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | more-itertools | 10.8.0 | 10.3.0 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | narwhals | 2.5.0 | 2.7.0 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | notebook | 7.4.6 | 7.4.7 | | numba | 0.62.0 | 0.62.1 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | packaging | 24.2 | 25.0 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | platformdirs | 4.2.2 | 4.4.0 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | propcache | 0.3.2 | 0.4.0 | | pydantic | 2.11.9 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.33.2 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20250927 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1039-aws | | framework\$1version | 2.18 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.5/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.5 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1039-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | awscli | 1.42.35 | 1.42.40 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | boto3 | 1.40.35 | 1.40.40 | | botocore | 1.40.35 | 1.40.40 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | fastapi | 0.116.2 | 0.117.1 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | grpcio | 1.75.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.396 | 1.0.398 | | jaraco.context | 6.0.1 | 5.3.0 | | jaraco.functools | 4.0.1 | 4.3.0 | | jupyterlab | 4.4.7 | 4.4.9 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-156.166 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | notebook | 7.4.5 | 7.4.6 | | pydantic | 2.9.2 | 2.11.9 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.33.2 | | pyparsing | 3.2.4 | 3.2.5 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | typer | 0.18.0 | 0.19.2 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | zope.interface | 8.0 | 8.0.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-gpu-tensorflow-2.18-ubuntu-22-04.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2025-01-20 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20250118 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.90.07에서 550.127.05로 업그레이드했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2024-12-09 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 20241206 ##### 추가됨 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.18(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스입니다. + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. + "nvidia-driver=550.127.05" + "fabric-manager=550.127.05" + "cuda=12.5" + "cudnn=9.5.1" + "efa=1.37.0" + "nccl=2.23.4" + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.13.0-aws" + Tensorflow 가상 환경(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate)에는 다음이 포함됩니다. + "tensorflow=2.18.0" ##### 고정 + 커널 주소 공간 레이아웃 무작위화(KASLR) 기능의 결함을 해결하기 위해 Ubuntu 커널이 변경되었으므로, G4Dn/G5 인스턴스는 OSS Nvidia 드라이버에서 CUDA를 올바르게 초기화할 수 없습니다. 이 문제를 완화하기 위해 이 DLAMI에는 G4Dn 및 G5 인스턴스용 독점 드라이버를 동적으로 로드하는 기능이 포함되어 있습니다. 인스턴스가 제대로 작동할 수 있도록 하기 위해 해당 로드 작업에 초기화 기간이 잠시 소요될 수 있습니다. + 이 서비스의 상태를 확인하기 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다. ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` # Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) **참고** 자세한 소프트웨어 패키지 정보는 아래 링크된 개별 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### SSM 파라미터 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 퍼블릭 SSM 파라미터 쿼리를 사용하세요. ** ``` export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22.04/latest/ami-id && \ aws ssm get-parameter --region us-east-1 \ --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/$SSM_PARAMETER \ --query "Parameter.Value" \ --output text ``` #### AWSCLI 쿼리 **최신 DLAMI를 찾으려면 다음 AWS 쿼리를 사용하세요. ** ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17 (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 최신 릴리스 **Topics** + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20251008](aws-deep-learning-ami-gputf217oss-ul2204-2025-10-14.md) + [Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20250830](aws-deep-learning-ami-gputf217oss-ul2204-2025-09-30.md) # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20251008 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### Notices + 이 릴리스에는 [Nvidia 10월 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5703)에 있는 영향을 받는 Nvidia 드라이버 패키지에 대한 CVE 패치가 포함되어 있습니다. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | framework\$1version | 2.17 | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | efa\$1version | 1.43.3 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | nvidia\$1driver | 580.95.05 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | | kernel\$1version | 6.8.0-1040-aws | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.3 | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.3/ | | compute\$1architecture | x86\$164 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1039-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1040-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1039-aws-6.8.0-1039.41\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1040-aws-6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1040-aws-2.15.6-1fsx21 | | nvidia-fabricmanager-580.95.05-1 | | pytokens-0.1.10 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.3 | 1.6.5 | | Markdown | 3.8.2 | 3.9 | | MarkupSafe | 3.0.2 | 3.0.3 | | PyYAML | 6.0.2 | 6.0.3 | | SecretStorage | 3.3.3 | 3.4.0 | | aiohttp | 3.12.15 | 3.13.0 | | amazon-cloudwatch-agent | 1.300057.1b1167-1 | 1.300059.0b1207-1 | | anyio | 4.10.0 | 4.11.0 | | attrs | 25.3.0 | 25.4.0 | | awscli | 1.42.21 | 1.42.47 | | beautifulsoup4 | 4.13.5 | 4.14.2 | | billiard | 4.2.1 | 4.2.2 | | bind9-dnsutils | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-host | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | bind9-libs | 9.18.30-0ubuntu0.22.04.2 | 9.18.39-0ubuntu0.22.04.1 | | black | 25.1.0 | 25.9.0 | | boto3 | 1.40.21 | 1.40.47 | | botocore | 1.40.21 | 1.40.47 | | certifi | 2025.8.3 | 2025.10.5 | | cffi | 1.17.1 | 2.0.0 | | click | 8.2.1 | 8.3.0 | | cloud-init | 25.1.4-0ubuntu0\$122.04.1 | 25.2-0ubuntu1\$122.04.1 | | containerd.io | 1.7.27-1 | 1.7.28-0\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | cryptography | 45.0.6 | 46.0.2 | | dask | 2025.7.0 | 2025.9.1 | | debugpy | 1.8.16 | 1.8.17 | | docker-buildx-plugin | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 0.29.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-cli | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-ce-rootless-extras | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 28.5.1-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | docker-compose-plugin | 28.3.3-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | 2.40.0-1\$1ubuntu.22.04\$1jammy | | dpkg-dev | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | efa | 2.17.2-1.amzn1 | 2.17.3-1.amzn1 | | executing | 2.2.0 | 2.2.1 | | fastapi | 0.116.1 | 0.118.2 | | filelock | 3.16.1 | 3.20.0 | | flatbuffers | 25.2.10 | 25.9.23 | | fonttools | 4.59.2 | 4.60.1 | | frozenlist | 1.7.0 | 1.8.0 | | fsspec | 2025.7.0 | 2025.9.0 | | grpcio | 1.74.0 | 1.75.1 | | inspectorssmplugin | 1.0.388 | 1.0.399 | | ipython | 9.5.0 | 9.6.0 | | isort | 6.0.1 | 6.1.0 | | jsonschema-specifications | 2025.4.1 | 2025.9.1 | | jupyterlab | 4.4.6 | 4.4.9 | | landscape-common | 23.02-0ubuntu1\$122.04.4 | 23.02-0ubuntu1\$122.04.6 | | lark | 1.2.2 | 1.3.0 | | libc-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-dev-bin | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc-devtools | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6 | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libc6-dev | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | libcurl3-gnutls | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libcurl4 | 7.81.0-1ubuntu1.20 | 7.81.0-1ubuntu1.21 | | libdpkg-perl | 1.21.1ubuntu2.3 | 1.21.1ubuntu2.6 | | libmysqlclient21 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.1 | 8.0.43-0ubuntu0.22.04.2 | | libnccl-ofi | 1.16.2-1 | 1.16.3-1 | | libssl-dev | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libssl3 | 3.0.2-0ubuntu1.19 | 3.0.2-0ubuntu1.20 | | libtiff5 | 4.3.0-6ubuntu0.11 | 4.3.0-6ubuntu0.12 | | libxml2 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.8 | 2.9.13\$1dfsg-1ubuntu0.9 | | libxnvctrl0 | 580.65.06-0ubuntu1 | 580.95.05-0ubuntu1 | | linux-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-157.167 | | linux-tools-common | 5.15.0-153.163 | 5.15.0-157.167 | | llvmlite | 0.44.0 | 0.45.1 | | locales | 2.35-0ubuntu3.10 | 2.35-0ubuntu3.11 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | 6.8.0-1040.42\$122.04.1 | | more-itertools | 10.3.0 | 10.8.0 | | multidict | 6.6.4 | 6.7.0 | | mypy | 1.17.1 | 1.18.2 | | narwhals | 2.2.0 | 2.7.0 | | nbclassic | 1.3.1 | 1.3.3 | | needrestart | 3.5-5ubuntu2.4 | 3.5-5ubuntu2.5 | | nh3 | 0.3.0 | 0.3.1 | | nltk | 3.9.1 | 3.9.2 | | numba | 0.61.2 | 0.62.1 | | nvidia-ml-py | 13.580.65 | 13.580.82 | | open-vm-tools | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.2 | 12.3.5-3\$1ubuntu0.22.04.3 | | pandas | 2.3.2 | 2.3.3 | | pip-tools | 7.5.0 | 7.5.1 | | platformdirs | 4.4.0 | 4.5.0 | | plotly | 6.3.0 | 6.3.1 | | prometheus\$1client | 0.22.1 | 0.23.1 | | psutil | 6.1.1 | 7.1.0 | | pyOpenSSL | 25.1.0 | 25.3.0 | | pycparser | 2.22 | 2.23 | | pydantic | 2.9.2 | 2.12.0 | | pydantic\$1core | 2.23.4 | 2.41.1 | | pylint | 3.3.8 | 3.3.9 | | pyparsing | 3.2.3 | 3.2.5 | | pytest | 8.4.1 | 8.4.2 | | python-json-logger | 3.3.0 | 4.0.0 | | python3-pip | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.6 | 22.0.2\$1dfsg-1ubuntu0.7 | | pyzmq | 27.0.2 | 27.1.0 | | regex | 2025.8.29 | 2025.9.18 | | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | 0.2.14 | | s3transfer | 0.13.1 | 0.14.0 | | safety-schemas | 0.0.14 | 0.0.16 | | scikit-learn | 1.7.1 | 1.7.2 | | scipy | 1.16.1 | 1.16.2 | | starlette | 0.47.3 | 0.48.0 | | systemd-hwe-hwdb | 249.11.5 | 249.11.6 | | tf\$1keras | 2.19.0 | 2.17.0 | | twine | 6.1.0 | 6.2.0 | | typer | 0.16.1 | 0.19.2 | | types-python-dateutil | 2.9.0.20250822 | 2.9.0.20251008 | | typing-inspection | 0.4.1 | 0.4.2 | | wcwidth | 0.2.13 | 0.2.14 | | websocket-client | 1.8.0 | 1.9.0 | | yarl | 1.20.1 | 1.22.0 | | zope.interface | 7.2 | 8.0.1 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1035 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036 | | linux-headers-6.8.0-1035-aws | | linux-headers-6.8.0-1036-aws | | linux-image-6.8.0-1035-aws | | linux-image-6.8.0-1036-aws | | linux-modules-6.8.0-1035-aws | | linux-modules-6.8.0-1036-aws | | linux-tools-6.8.0-1035-aws | | linux-tools-6.8.0-1036-aws | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws | | nvidia-fabricmanager-570 | # Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20250830 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. ##### 메이저 패키지 버전 | 패키지 이름 | 버전 | | --- | --- | | supported\$1ec2\$1instances | G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P5, P5e, P5en | | operating\$1system | Ubuntu 22.04.5 LTS | | compute\$1architecture | x86\$164 | | kernel\$1version | 6.8.0-1036-aws | | framework\$1version | 2.17 | | python\$1location | /opt/tensorflow/bin/python3 | | nvidia\$1driver | 570.172.08 | | default\$1cuda | /usr/local/cuda-12.3/ | | nvidia\$1cuda\$1stack | /usr/local/cuda-12.3 | | nvidia\$1container\$1toolkit\$1version | 1.17.8 | | efa\$1version | 1.43.1 | | ofi\$1nccl\$1version | 1.16.2 | | nvme\$1location | /opt/dlami/nvme | | ebs\$1volume\$1type | gp3 | | ssm\$1agent\$1version | 3.3.2299.0 | ##### 이전 릴리스의 패키지 변경 사항 **참고** AWS 모범 사례에 따라 모든 DLAMI에서 취약성을 검사합니다. 각 릴리스에서 최신 패키지 버전으로 지속적으로 업그레이드하는 동안 일부 종속성은 호환성을 유지하기 위해 특정 패키지 다운그레이드가 필요할 수 있습니다. 이러한 조정은 보안 태세에 영향을 미치지 않습니다. AWS 보안 조치에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를 ](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/security.html)참조하세요. ##### 추가된 패키지 | | | --- | | linux-aws-6.8-headers-6.8.0-1036-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-aws-6.8-tools-6.8.0-1036-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-headers-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-image-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-modules-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-tools-6.8.0-1036-aws-6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | lustre-client-modules-6.8.0-1036-aws-2.15.6-1fsx21 | ##### 업데이트된 패키지 | 패키지 이름 | 이전 버전 | 새 버전 | | --- | --- | --- | | Authlib | 1.6.1 | 1.6.3 | | awscli | 1.42.16 | 1.42.21 | | beautifulsoup4 | 4.13.4 | 4.13.5 | | bokeh | 3.7.3 | 3.8.0 | | boto3 | 1.40.16 | 1.40.21 | | botocore | 1.40.16 | 1.40.21 | | fonttools | 4.59.1 | 4.59.2 | | inspectorssmplugin | 1.0.386 | 1.0.388 | | ipython | 9.4.0 | 9.5.0 | | joblib | 1.5.1 | 1.5.2 | | jupyter-lsp | 2.2.6 | 2.3.0 | | libudisks2-0 | 2.9.4-1ubuntu2.2 | 2.9.4-1ubuntu2.3 | | linux-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-headers-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-image-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | linux-libc-dev | 5.15.0-152.162 | 5.15.0-153.163 | | linux-tools-common | 5.15.0-152.162 | 5.15.0-153.163 | | lustre-client-modules-aws | 6.8.0-1035.37\$122.04.1 | 6.8.0-1036.38\$122.04.1 | | marshmallow | 4.0.0 | 4.0.1 | | matplotlib | 3.10.5 | 3.10.6 | | mistune | 3.1.3 | 3.1.4 | | narwhals | 2.1.2 | 2.2.0 | | parso | 0.8.4 | 0.8.5 | | platformdirs | 4.3.8 | 4.2.2 | | prompt\$1toolkit | 3.0.51 | 3.0.52 | | regex | 2025.7.34 | 2025.8.29 | | rpds-py | 0.27.0 | 0.27.1 | | soupsieve | 2.7 | 2.8 | | starlette | 0.47.2 | 0.47.3 | | typing\$1extensions | 4.12.2 | 4.15.0 | ##### 제거된 패키지 | 패키지 이름 | | --- | | lustre-client-modules-6.8.0-1035-aws | #### 아카이브 **Topics** + [릴리스 정보 아카이브](archive-detail-gpu-tensorflow-2.17-ubuntu-22-04.md) # 릴리스 정보 아카이브 ##### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat) 자습서에 표시된 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. ##### 릴리스 날짜: 2025-01-20 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20250118 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. ##### 버전 2.17.1 **릴리스 날짜**: 2024-11-18 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20241115 ##### 고정 + 커널 주소 공간 레이아웃 무작위화(KASLR) 기능의 결함을 해결하기 위해 Ubuntu 커널이 변경되었으므로, G4Dn/G5 인스턴스는 OSS Nvidia 드라이버에서 CUDA를 올바르게 초기화할 수 없습니다. 이 문제를 완화하기 위해 이 DLAMI에는 G4Dn 및 G5 인스턴스용 독점 드라이버를 동적으로 로드하는 기능이 포함되어 있습니다. 인스턴스가 제대로 작동할 수 있도록 하기 위해 해당 로드 작업에 초기화 기간이 잠시 소요될 수 있습니다. + 이 서비스의 상태를 확인하기 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다. ``` sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active ``` ##### 버전 2.17.0 **릴리스 날짜**: 2024-09-25 **AMI 이름**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 20240924 ##### 추가됨 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.17(Ubuntu 22.04) 시리즈의 최초 릴리스입니다. + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. + "nvidia-driver=550.90.07" + "fabric-manager=550.90.07" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.34.0" + "nccl=2.22.3" + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.11.0-aws" + Tensorflow 가상 환경(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate)에는 다음이 포함됩니다. + "tensorflow=2.17.0" # AWS Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 지원되는 EC2 인스턴스 + [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다. + 독점 Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G3(G3.16x는 지원되지 않음), P3, P3dn을 지원합니다. #### AMI에는 다음이 포함됩니다. + **지원되는 AWS 서비스**: EC2 + **운영 체제**: Amazon Linux 2 + **컴퓨팅 아키텍처**: x86 + **Python**: /opt/tensorflow/bin/python3.10 + **TensorFlow 버전**: 2.16 + **NVIDIA 드라이버**: + OSS Nvidia 드라이버: 550.144.03 + 독점 Nvidia 드라이버: 550.144.03 + **NVIDIA CUDA12 스택**: + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.2/ + **EFA 설치 관리자:** 1.34.0 + **AWS CLI v2**를 aws2로, **AWS CLI v1**을 aws로 + **EBS 볼륨 유형**: gp3 + **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1)**: + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1)**: + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버**: ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 알림 ##### NVIDIA Container Toolkit 1.17.4 Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html\$1collapsible-cuda-compat](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)에서 'CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우' 자습서에 나와 있는 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 향후 TensorFlow 운영 체제 업데이트 TensorFlow 2.16은 Ubuntu 20.04 운영 체제를 활용하는 마지막 DLAMI입니다. TensorFlow 2.17 이상부터 DLAMI는 Ubuntu 22.04를 기본 운영 체제로 사용하기 시작합니다. 이 새로운 버전으로 업그레이드하려는 고객은 워크플로가 이 업그레이드에 준비되었는지 확인하세요. ##### Keras 버전이 3.0 대신 2.0으로 고정됨 최신 TF2.16 릴리스에서는 Keras가 메이저 버전 2에서 메이저 버전 3.0으로 업그레이드되었습니다. 이 Keras 버전은 Keras 패키지를 완전히 재작성한 것입니다(자세한 내용은 [Keras 3 설명서](https://keras.io/keras_3/) 참조). 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요. ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` #### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20250215 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. + Container Toolkit 버전 1.17.4에서는 이제 CUDA 호환 라이브러리 탑재가 비활성화됩니다. 컨테이너 워크플로에서 여러 CUDA 버전과의 호환성을 보장하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html\$1collapsible-cuda-compat](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat)에서 'CUDA 호환성 계층을 사용하는 경우' 자습서에 나와 있는 대로 CUDA 호환성 라이브러리를 포함하도록 LD\$1LIBRARY\$1PATH를 업데이트해야 합니다. ##### 제거됨 + [2025년 2월 18일 NVIDIA CUDA 툴킷 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5594)에 있는 CVE를 해결하기 위해 [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-01-20 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20250120 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20250118 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-10-23 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20241022 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20241023 ##### 업데이트 + [2024년 10월 NVIDIA GPU 디스플레이 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.90.07에서 550.127.05로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-28 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240928 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240928 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2로 업그레이드하여 보안 취약성 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)을 해결했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-21 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240921 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240921 ##### 업데이트 + 버전 535.183.01에서 550.90.07로 Nvidia 드라이버 및 Fabric Manager 업그레이드 + EFA 버전을 1.32.0에서 1.34.0으로 업그레이드 + PyTorch 버전을 버전 2.3.0에서 2.3.1로 업데이트 ##### 추가됨 + OSS Nvidia 드라이버 이미지의 P5e EC2 인스턴스에 대한 지원이 추가되었습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-08-19 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240817 ##### 추가됨 + [G6e EC2 인스턴스](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)에 대한 지원이 추가되었습니다. #### 버전 2.16.2 - 릴리스 날짜: 2024-07-26 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240725 ##### 업데이트 + TensorFlow 패치 버전을 버전 2.16.1에서 2.16.2로 업데이트 + 2024-07-17에 릴리스된 DLAMI의 잘못된 TensorFlow 마이너 버전 해결 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240717 릴리스에는 2.16이 아닌 TensorFlow 마이너 버전 2.17이 의도치 않게 포함되어 있습니다. TensorFlow 2.16에 의존하는 워크플로가 최신 DLAMI로 업그레이드되도록 하세요. #### 버전 2.16.1 - 릴리스 날짜: 2024-06-10 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240607 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240610 ##### 업데이트 + Nvidia 드라이버 버전을 535.183.01에서 535.161.08로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2024-05-10 [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. **AMI 이름:** + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240510 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 20240510 ##### 추가됨 + 최초 릴리스: + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 시리즈. + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Amazon Linux 2) 시리즈. + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. + "nvidia-driver=535.161.08" + "fabric-manager=535.161.08" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.32.0" + "nccl=2.21.5" + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws" + tensorflow 가상 환경이 추가되었습니다(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate). 이 환경에는 다음이 포함됩니다. + "tensorflow=2.16.1" + **참고** + TF2.16부터 tf.estimator API가 제거됩니다. + tf.estimator를 계속 사용하려면 TF 2.15 또는 이전 버전을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [TensorFlow 2.16.1 릴리스 정보](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)를 참조하세요. + 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요. ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` # AWS Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 시작하기에 관한 도움말은 [DLAMI 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. #### AMI 이름 형식 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1 #### 지원되는 EC2 인스턴스 + [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + OSS Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en을 지원합니다. + 독점 Nvidia 드라이버를 사용하는 딥 러닝은 G3(G3.16x는 지원되지 않음), P3, P3dn을 지원합니다. #### AMI에는 다음이 포함됩니다. + **지원되는 AWS 서비스**: EC2 + **운영 체제**: Ubuntu 20.04 + **컴퓨팅 아키텍처**: x86 + **Python**: /opt/tensorflow/bin/python3.10 + **TensorFlow 버전**: 2.16 + **NVIDIA 드라이버**: + OSS Nvidia 드라이버: 550.144.03 + 독점 Nvidia 드라이버: 550.144.03 + **NVIDIA CUDA12 스택**: + CUDA, NCCL 및 cuDDN 설치 경로: /usr/local/cuda-12.3/ + **EFA 설치 관리자:** 1.34.0 + **AWS CLI v2**를 aws2로, **AWS CLI v1**을 aws로 + **EBS 볼륨 유형**: gp3 + **SSM 파라미터를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1)**: + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버**: ``` aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text ``` + **AWSCLI를 사용하여 AMI-ID 쿼리(예시 리전은 us-east-1)**: + **OSS Nvidia 드라이버**: ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` + **독점 Nvidia 드라이버**: ``` aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text ``` #### 알림 ##### Keras 버전이 3.0 대신 2.0으로 고정됨 최신 TF2.16 릴리스에서는 Keras가 메이저 버전 2에서 메이저 버전 3.0으로 업그레이드되었습니다. 이 Keras 버전은 Keras 패키지를 완전히 재작성한 것입니다(자세한 내용은 [Keras 3 설명서](https://keras.io/keras_3/) 참조). 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요. ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ``` #### 릴리스 날짜: 2025-02-17 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250215 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250215 ##### 업데이트 + NVIDIA Container Toolkit을 버전 1.17.3에서 버전 1.17.4로 업데이트했습니다. + 자세한 내용은 [https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4) 릴리스 정보 페이지를 참조하세요. ##### 제거됨 + [NVIDIA CUDA 툴킷](https://docs.nvidia.com/cuda/)에서 제공하는 사용자 스페이스 라이브러리 cuobj 및 nvdisasm을 제거했습니다. #### 릴리스 날짜: 2025-01-20 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250118 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20250118 ##### 업데이트 + [2025년 1월 NVIDIA GPU 디스플레이 드라이버 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.127.05에서 550.144.03으로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-10-22 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241022 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241022 ##### 업데이트 + [2024년 10월 NVIDIA GPU 디스플레이 보안 공지](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)에 있는 CVE를 해결하기 위해 NVIDIA 드라이버를 버전 550.90.07에서 550.127.05로 업그레이드했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-10-04 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20241004 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920 ##### 업데이트 + Nvidia Container Toolkit을 버전 1.16.1에서 1.16.2로 업그레이드하여 보안 취약성 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)을 해결했습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-09-20 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240920 ##### 업데이트 + 버전 535.183.01에서 550.90.07로 Nvidia 드라이버 및 Fabric Manager 업그레이드 + EFA 버전을 1.32.0에서 1.34.0으로 업그레이드 + PyTorch 버전을 버전 2.3.0에서 2.3.1로 업데이트 ##### 추가됨 + OSS Nvidia 드라이버 이미지의 P5e EC2 인스턴스에 대한 지원이 추가되었습니다. #### 릴리스 날짜: 2024-08-19 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240816 ##### 추가됨 + [G6e EC2 인스턴스](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)에 대한 지원이 추가되었습니다. #### 버전 2.16.2 - 릴리스 날짜: 2024-07-25 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240725 ##### 업데이트 + TensorFlow 패치 버전을 버전 2.16.1에서 2.16.2로 업데이트 + TensorFlow 마이너 버전이 2.16에서 2.17로 업그레이드되는 문제 해결 + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240717 릴리스에는 2.16이 아닌 TensorFlow 마이너 버전 2.17이 의도치 않게 포함되어 있습니다. TensorFlow 2.16에 의존하는 워크플로가 최신 DLAMI로 업그레이드되도록 하세요. #### 버전 2.16.1 - 릴리스 날짜: 2024-06-06 **AMI 이름:** + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240606 + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 20240606 ##### 업데이트 + Nvidia 드라이버 버전을 535.183.01에서 535.161.08로 업데이트 #### 릴리스 날짜: 2024-05-10 **AMI 이름:** [중요 DLAMI 변경 사항](important-changes.md)을 참조하세요. + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) <> + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) <> ##### 추가됨 + 최초 릴리스: + Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 시리즈. + Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(Ubuntu 20.04) 시리즈. + 소프트웨어에는 다음이 포함됩니다. + "nvidia-driver=535.161.08" + "fabric-manager=535.161.08" + "cuda=12.3" + "cudnn=8.9.7" + "efa=1.32.0" + "nccl=2.21.5" + "aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws" + tensorflow 가상 환경이 추가되었습니다(활성화 명령 source /opt/tensorflow/bin/activate). 이 환경에는 다음이 포함됩니다. + "tensorflow=2.16.1" + 참고 + TF2.16부터 tf.estimator API가 제거됩니다. + tf.estimator를 계속 사용하려면 TF 2.15 또는 이전 버전을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [TensorFlow 2.16.1 릴리스 정보](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)를 참조하세요. + 고객 워크플로와의 호환성을 보장하기 위해 환경 변수 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1을 사용하여 Keras 버전을 2.0으로 고정했습니다. 워크플로에서 Keras 3.0을 사용해야 하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 TensorFlow 가상 환경 /opt/tensorflow에서 이 환경 변수를 제거하세요. ``` source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS ```