本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# AWS 深度學習 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04)
<a name="aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

如需入門說明，請參閱 [DLAMI 入門](getting-started.md)。

#### AMI 名稱格式
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) \$1\$1YYYY-MM-DD\$1

#### 支援的 EC2 執行個體
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ 請參閱 [DLAMI 的重要變更](important-changes.md)
+ 使用 OSS Nvidia 驅動程式的深度學習支援 G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en。
+ Deep Learning with Proprietary Nvidia Driver 支援 G3 （不支援 G3.16x)、P3, P3dn

#### AMI 包含下列項目：
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ **支援 AWS 的服務**：EC2
+ **作業系統**：Ubuntu 20.04
+ **運算架構**：x86
+ **Python**：/opt/tensorflow/bin/python3.10
+ **TensorFlow 版本**：2.16
+ **NVIDIA 驅動程式**：
  + OSS Nvidia 驅動程式：550.144.03
  + 專屬 Nvidia 驅動程式：550.144.03
+ **NVIDIA CUDA12 堆疊**：
  + CUDA、NCCL 和 cuDDN 安裝路徑：/usr/local/cuda-12.3/
+ **EFA 安裝程式：**1.34.0
+ **AWS CLI v2** 作為 aws2 和 **AWS CLI v1** 作為 aws
+ **EBS 磁碟區類型**：gp3
+ **使用 SSM 參數查詢 AMI-ID （範例區域為 us-east-1)**：
  + **OSS Nvidia 驅動程式**：

    ```
    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
    ```
  + **專屬 Nvidia 驅動程式**：

    ```
    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
    ```
+ **使用 AWSCLI 查詢 AMI-ID （範例區域為 us-east-1)**：
  + **OSS Nvidia 驅動程式**：

    ```
    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
    ```
  + **專屬 Nvidia 驅動程式**：

    ```
    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
    ```

#### Notice (注意)
<a name="notices-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

##### Keras 版本固定為 2.0 而非 3.0
<a name="w2aac25c13b9c13c11b3"></a>

透過最新的 TF2.16 版本，Keras 已從主要版本 2 升級到主要版本 3.0。此 Keras 版本是 Keras 套件的完整重寫 （如需詳細資訊，請參閱 [Keras 3 文件](https://keras.io/keras_3/))。為了確保與客戶工作流程的相容性，我們使用環境變數 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 將 Keras 版本固定為 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，請使用下列指令碼從 TensorFlow 虛擬環境 /opt/tensorflow 中移除此環境變數：

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```

#### 發行日期：2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c13b7"></a>
+ 將 NVIDIA Container Toolkit 從 1.17.3 版更新至 1.17.4 版
  + 如需詳細資訊，請參閱此處的版本備註頁面：https：//[https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)

##### 已移除
<a name="w2aac25c13b9c13c13b9"></a>
+ 已移除 [NVIDIA CUDA 工具組](https://docs.nvidia.com/cuda/)提供的使用者空間程式庫 cuobj 和 nvdisasm。

#### 發行日期：2025-01-20
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c15b7"></a>
+ 已將 Nvidia 驅動程式從 550.127.05 版升級至 550.144.03，以解決 [2025 年 1 月 NVIDIA GPU 顯示驅動程式安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)中存在的 CVE

#### 發行日期：2024-10-22
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c17b7"></a>
+ 已將 Nvidia 驅動程式從 550.90.07 版升級至 550.127.05，以解決 20[24 年 10 月 NVIDIA GPU 顯示器安全公告](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)中存在的 CVE

#### 發行日期：2024-10-04
<a name="2024-10-04-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c19b7"></a>
+ 已將 Nvidia Container Toolkit 從 1.16.1 版升級至 1.16.2 版，以解決安全性漏洞 [CVE-2024-0133](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)。

#### 版本日期：2024-09-20
<a name="2024-09-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c21b7"></a>
+ 將 Nvidia 驅動程式和 Fabric Manager 從 535.183.01 版升級至 550.90.07
+ 已將 EFA 版本從 1.32.0 升級至 1.34.0
+ 將 PyTorch 版本從 2.3.0 版更新至 2.3.1 版

##### 已新增
<a name="w2aac25c13b9c13c21b9"></a>
+ 新增對 OSS Nvidia 驅動程式映像上 P5e EC2 執行個體的支援。

#### 發行日期：2024-08-19
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816

##### 已新增
<a name="w2aac25c13b9c13c23b7"></a>
+ 新增對 [G6e EC2 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)的支援。

#### 2.16.2 版 - 發行日期：2024-07-25
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c25b7"></a>
+ 將 TensorFlow 修補程式版本從 2.16.1 版更新至 2.16.2 版
+ 已解決從 2.16 升級到 2.17 的 TensorFlow 次要版本
  + 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 版本無意中包含 TensorFlow 次要版本 2.17，而不是 2.16。請確保依賴 TensorFlow 2.16 的工作流程正在升級至最新的 DLAMI。

#### 2.16.1 版 - 發行日期：2024-06-06
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606

##### Updated
<a name="w2aac25c13b9c13c27b7"></a>
+ 將 Nvidia 驅動程式版本從 535.183.01 更新至 535.161.08

#### 發行日期：2024-05-10
<a name="2024-05-10-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI 名稱：**

請參閱 [DLAMI 的重要變更](important-changes.md)
+ Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
+ 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>

##### 已新增
<a name="w2aac25c13b9c13c29b9"></a>
+ 初始版本：
  + Deep Learning 專屬 Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 系列。
  + 深度學習 OSS Nvidia 驅動程式 AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 系列。
  + 軟體 包括下列項目：
    + "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」
+ 新增了張量流程虛擬環境 （啟用命令來源 /opt/tensorflow/bin/activate)。此環境包含下列項目：
  + 「tensorflow=2.16.1」
  + 注意
    + 從 TF2.16 開始，tf.estimator API 會移除。
      + 若要繼續使用 tf.estimator，您需要使用 TF 2.15 或舊版。如需詳細資訊，請參閱 [TensorFlow 2.16.1 版本備註](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1) 
    + 為了確保與客戶工作流程的相容性，我們使用環境變數 TF\$1USE\$1LEGACY\$1KERAS=1 將 Keras 版本固定為 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0，請使用下列指令碼從 TensorFlow 虛擬環境 /opt/tensorflow 中移除此環境變數：

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```