AWS Deep Learning Containers发布PyTorch 2.6.0训练镜像

AWS Deep Learning Containers（DLC）项目是亚马逊云科技提供的一套预配置深度学习容器镜像，它集成了主流深度学习框架及其依赖项，使开发者能够快速在云环境中部署和运行深度学习工作负载。这些容器镜像经过AWS优化，支持多种计算实例类型，包括CPU和GPU实例。

近日，AWS DLC项目发布了基于PyTorch 2.6.0框架的新版本训练镜像，主要面向EC2实例环境。这次更新带来了两个重要镜像版本：

CPU优化镜像

该镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，预装了Python 3.12环境，专为CPU计算实例优化。镜像中包含了PyTorch 2.6.0 CPU版本及其相关生态组件，如torchaudio 2.6.0和torchvision 0.21.0。值得注意的是，该镜像使用了最新的MKL 2025数学核心库，为CPU计算提供了性能优化。

关键软件包版本包括：

• NumPy 2.2.3
• SciPy 1.15.2
• OpenCV-Python 4.11.0
• Cython 3.0.12
• PyYAML 6.0.2

GPU加速镜像

针对需要GPU加速的训练任务，AWS提供了基于CUDA 12.6的PyTorch GPU镜像。该镜像同样基于Ubuntu 22.04和Python 3.12，包含了完整的CUDA工具链和cuDNN加速库。镜像中预装了PyTorch 2.6.0的CUDA 12.6版本，以及对应的torchaudio和torchvision组件。

GPU镜像特别优化了深度学习训练性能，包含了NCCL库以支持多GPU通信，以及cuBLAS等CUDA加速库。开发者可以直接使用这些预配置的镜像，无需花费时间手动安装和配置复杂的GPU驱动环境。

技术特点

1. Python 3.12支持：两个镜像都采用了最新的Python 3.12版本，为开发者提供了最新的语言特性和性能改进。

2. 完整的工具链：除了核心深度学习框架外，镜像还包含了常用的数据科学工具如NumPy、SciPy、Pandas等，以及开发工具如emacs编辑器。

3. AWS优化：镜像针对AWS EC2环境进行了特别优化，预装了AWS CLI工具，便于与S3等AWS服务交互。

4. 版本兼容性：PyTorch 2.6.0带来了多项新特性和性能改进，这些镜像使开发者能够立即利用这些改进，而无需自行解决依赖问题。

对于需要在AWS云上快速部署PyTorch训练环境的开发者来说，这些预配置的DLC镜像可以显著减少环境配置时间，让开发者能够专注于模型开发和训练本身。