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Wichtige NVIDIA-Treiberänderungen für DLAmis
Am 15. November 2023 AWS wurden wichtige Änderungen an AWS Deep Learning AMIs (DLAMI) im Zusammenhang mit dem von DLAMIs verwendeten NIVIDA-Treiber vorgenommen. Informationen darüber, was sich geändert hat und ob sich dies auf Ihre Verwendung von DLAmis auswirkt, finden Sie unter. Häufig gestellte Fragen zum DLAMI NVIDIA-Treiberwechsel
Häufig gestellte Fragen zum DLAMI NVIDIA-Treiberwechsel
Was hat sich geändert?
Wir haben DLAMIs in zwei separate Gruppen aufgeteilt:
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DLAMIs, die einen proprietären NVIDIA-Treiber verwenden (zur Unterstützung von P3, P3dn, G3)
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DLAMIs, die den NVIDIA OSS-Treiber verwenden (zur Unterstützung von G4dn, G5, P4, P5)
Aus diesem Grund haben wir für jede der beiden Kategorien neue DLAMIs mit neuen Namen und neuen AMI-IDs erstellt. Diese DLAMIs sind nicht austauschbar. Das heißt, DLAMIs aus einer Gruppe unterstützen keine Instanzen, die die andere Gruppe unterstützt. Beispielsweise unterstützt das DLAMI, das P5 unterstützt, G3 nicht, und das DLAMI, das G3 unterstützt, unterstützt P5 nicht.
Warum war diese Änderung erforderlich?
Zuvor enthielten DLAMIs für NVIDIA-GPUs einen proprietären Kernel-Treiber von NVIDIA. Die Upstream-Linux-Kernel-Community akzeptierte jedoch eine Änderung, die proprietäre Kerneltreiber wie den NVIDIA-GPU-Treiber von der Kommunikation mit anderen Kerneltreibern isoliert. Diese Änderung deaktiviert GPUDirect RDMA auf Instances der Serien P4 und P5. Dies ist der Mechanismus, der es GPUs ermöglicht, EFA effizient für verteilte Schulungen zu nutzen. Aus diesem Grund verwenden DLAMIs jetzt den OpenRM-Treiber (NVIDIA-Open-Source-Treiber), der mit den Open-Source-EFA-Treibern verknüpft ist, um G4dn, G5, P4 und P5 zu unterstützen. Dieser OpenRM-Treiber unterstützt jedoch keine älteren Instanzen (wie P3 und G3). Um sicherzustellen, dass wir weiterhin aktuelle, leistungsstarke und sichere DLAMIs bereitstellen, die beide Instanztypen unterstützen, teilen wir DLAMIs in zwei Gruppen auf: eine mit dem OpenRM-Treiber (der G4dn, G5, P4 und P5 unterstützt) und eine mit dem älteren proprietären Treiber (der P3, P3dn und G3 unterstützt).
Welche DLAMIs waren von dieser Änderung betroffen?
Diese Änderung betraf alle DLAMIs.
Was bedeutet das für dich?
Alle DLAMIs bieten weiterhin Funktionalität, Leistung und Sicherheit, solange Sie sie auf einem unterstützten Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Instance-Typ ausführen. Um zu ermitteln, welche EC2-Instance-Typen ein DLAMI unterstützt, lesen Sie die Versionshinweise für dieses DLAMI und suchen Sie dann nach Supported EC2 Instances. Eine Liste der derzeit unterstützten DLAMI-Optionen und Links zu ihren Versionshinweisen finden Sie unter. Versionshinweise zu Deep Learning-AMIs
Darüber hinaus müssen Sie die korrekten Befehle AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwenden, um die aktuellen DLAMIs aufzurufen.
Verwenden Sie für Basis-DLAMIs, die P3, P3dn und G3 unterstützen, diesen Befehl:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base Proprietary Nvidia Driver AMI (Amazon Linux 2) Version ??.?' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Verwenden Sie für Basis-DLAMIs, die G4dn, G5, P4 und P5 unterstützen, diesen Befehl:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon \ --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base OSS Nvidia Driver AMI (Amazon Linux 2) Version ??.?' 'Name=state,Values=available' \ --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Gibt es bei den neueren DLAMIs einen Funktionsverlust?
Nein, es gibt keinen Funktionsverlust. Die aktuellen DLAMIs bieten die gesamte Funktionalität, Leistung und Sicherheit der vorherigen DLAMIs, sofern Sie sie auf einem unterstützten EC2-Instance-Typ ausführen.
Hatte diese Änderung Auswirkungen auf Deep Learning Containers?
Nein, diese Änderung hatte keine Auswirkungen auf AWS Deep Learning Containers, da sie den NVIDIA-Treiber nicht enthalten. Stellen Sie jedoch sicher, dass Deep Learning Containers auf AMIs ausgeführt werden, die mit den zugrunde liegenden Instances kompatibel sind.