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# AWS GPU AMI de aprendizado profundo PyTorch 2.4 (Ubuntu 22.04)
Se precisar de ajuda para começar, consulte [Conceitos básicos da DLAMI](getting-started.md).
#### Formato de nome da AMI
+ Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI PyTorch GPU 2.4. \$1 \$1PATCH\$1VERSION\$1 (Ubuntu 22.04) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1
#### Instâncias do EC2 com suporte
+ Consulte [Alterações importantes no DLAMI](important-changes.md).
+ O aprendizado profundo com driver OSS Nvidia é compatível com G4dn, G5, G6, Gr6, P4, P4de, P5, P5e e P5en.
#### A AMI inclui o seguinte:
+ ** AWS Serviço suportado**: EC2
+ **Sistema operacional**: Ubuntu 22.04
+ **Arquitetura de computação**: x86
+ **Python**:/opt/conda/envs/pytorch/bin/python
+ **Driver NVIDIA**:
+ Driver OSS Nvidia: 550.144.03
+ **Pilha NVIDIA CUDA12 4.1:**
+ Caminho de instalação de CUDA, NCCL e cuDDN:/-12.4/ usr/local/cuda
+ **CUDA padrão:** 12.4
+ CAMINHO/usr/local/cuda points to /usr/local/cuda-12.4/
+ Variáveis de ambiente atualizadas abaixo:
+ LD\$1LIBRARY\$1PATH para ter/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/targets/x86\$164-linux/lib
+ PATH para ter/usr/local/cuda/bin/:/usr/local/cuda/include/
+ Versão NCCL do sistema compilado presente em/usr/local/cuda/: 2.21.5
+ PyTorch Versão NCCL compilada do ambiente PyTorch conda: 2.20.5
+ **Local dos testes NCCL:**
+ all\$1reduce, all\$1gather e reduce\$1scatter:/-cuda-xx.x/ usr/local/cuda-xx.x/efa/test
+ Para executar testes NCCL, o LD\$1LIBRARY\$1PATH já está atualizado com os caminhos necessários.
+ PATHs Os comuns já foram adicionados ao LD\$1LIBRARY\$1PATH:
+ /opt/amazon/efa/lib:/opt/amazon/openmpi/lib:/opt/aws-ofi-nccl/lib:/usr/local/lib:/usr/lib
+ LD\$1LIBRARY\$1PATH é atualizado com caminhos de versão CUDA
+ /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda:/usr/local/cud/targets/x86\$164-linux/lib
+ **Instalador do EFA**: 1.34.0
+ **Nvidia GDRCopy: 2.4.1**
+ **Nvidia Transformer Engine:** v1.11.0
+ **AWS Plugin OFI NCCL**: é instalado como parte do EFA Installer-AWS
+ O **caminho de instalação:**/opt/aws-ofi-nccl/ . Path /opt/aws-ofi-nccl/libé adicionado ao LD\$1LIBRARY\$1PATH.
+ **Testa o caminho** para o anel, message\$1transfer:/opt/aws-ofi-nccl/tests
+ Nota: o PyTorch pacote também vem com o plug-in AWS OFI NCCL vinculado dinamicamente como um pacote conda e PyTorch usará esse aws-ofi-nccl-dlc pacote em vez do sistema OFI NCCL. AWS
+ **AWS CLI v2** **como aws2 e AWS CLI v1 como aws**
+ **Tipo de volume do EBS**: gp3
+ **Versão do Python:** 3.11
+ **Consulte o AMI-ID com o parâmetro SSM (a região de exemplo é us-east-1):**
+ **Driver OSS Nvidia**:
```
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
```
+ **Consulte o AMI-ID com AWSCLI (a região de exemplo é us-east-1):**
+ **Driver OSS Nvidia:**
```
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
**Instâncias P5/P5e**
+ DeviceIndex é exclusivo para cada um NetworkCard e deve ser um número inteiro não negativo menor que o limite de ENIs por. NetworkCard Em P5, o número de ENIs por NetworkCard é 2, o que significa que os únicos valores válidos para DeviceIndex são 0 ou 1. Abaixo está o exemplo do comando de inicialização da instância P5 do EC2 usando awscli que aparece NetworkCardIndex do número 0-31 e DeviceIndex como 0 para a primeira interface e DeviceIndex como 1 para as demais 31 interfaces.
```
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"
```
#### Data de lançamento: 2025-02-17
**Nome da AMI:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20250216
##### Atualização
+ Atualização do NVIDIA Container Toolkit da versão 1.17.3 para 1.17.4.
+ Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: [ https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)
+ No NVIDIA Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas compatíveis com CUDA agora está desabilitada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêiner, atualize o LD\$1LIBRARY\$1PATH para incluir as bibliotecas compatíveis com CUDA, conforme mostrado no tutorial [Se você usa uma camada de compatibilidade com CUDA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html#collapsible-cuda-compat).
#### Data de lançamento: 2025-01-21
**Nome da AMI:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20250119
##### Atualização
+ Atualização do driver Nvidia da versão 550.127.05 para 550.144.03 para corrigir as CVEs presentes no [NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin de janeiro de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614).
#### Data de lançamento: 2024-11-18
**Nome da AMI:** Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20241116
##### Fixo
+ Devido a uma alteração no kernel do Ubuntu para solucionar defeitos na funcionalidade de Randomização do Layout do Espaço de Endereçamento do Kernel (KASLR), as instâncias G4Dn/G5 não conseguem inicializar corretamente o CUDA no driver OSS Nvidia. Para mitigar esse problema, esse DLAMI inclui uma funcionalidade que carrega dinamicamente o driver proprietário para instâncias G4Dn e G5. Aguarde um breve período de inicialização desse carregamento para garantir que as instâncias funcionem corretamente.
+ Para conferir o status e a integridade desse serviço, use estes comandos:
```
sudo systemctl is-active dynamic_driver_load.service active
```
#### Data de lançamento: 2024-10-16
**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20241016
##### Adição
+ [Foi adicionada a Nvidia TransformerEngine v1.11.0 para acelerar os modelos Transformer (para obter mais detalhes, consulte transformer- .html) https://docs.nvidia.com/deeplearning/ engine/user-guide/index](https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/index.html)
#### Data de lançamento: 2024-09-30
**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20240929
##### Atualização
+ Atualização do Nvidia Container Toolkit da versão 1.16.1 para a 1.16.2, solucionando a vulnerabilidade de segurança [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133).
#### Data de lançamento: 2024-09-26
**Nome da AMI**: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04) 20240925
##### Adição
+ Lançamento inicial da série Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.4.1 (Ubuntu 22.04). Incluindo um ambiente conda pytorch complementado com NVIDIA Driver R550, CUDA=12.4.1, cuDNN=8.9.7, NCCL=2.20.5 e EFA=1.34.0. PyTorch