AWS’de Ubuntu Pro DLAMI dönemi: GPU image’larında ESM ve Livepatch

AWS, Eylül 2026’da Base GPU ailesinde Ubuntu Pro tabanlı ilk image’ları yayımladı; Ubuntu Pro DLAMI artık 22.04 ve 24.04 LTS için x86_64 ve ARM64 mimarilerinde dört image olarak sunuluyor. Image’lar NVIDIA driver 595.91.07, CUDA 12.8, 12.9, 13.0 ve 13.2 toolkit’leriyle geliyor ve ESM (Expanded Security Maintenance) varsayılan olarak açık.

AWS Deep Learning AMI nedir, ne için kullanılır?

AWS Deep Learning AMI (DLAMI), AWS’nin GPU ve accelerator instance’ları için hazırlayıp bakımını yaptığı makine image’larıdır. NVIDIA driver’ı, CUDA ve ağ yığını önceden kurulu ve birlikte test edilmiş gelir. Makine öğrenmesi eğitim ve inference iş yükü çalıştıran ekipler, driver kurulumuyla uğraşmamak için kullanır. Alternatifi, kendi AMI’nizi sıfırdan hazırlamaktır.

Ubuntu Pro nedir, ne için kullanılır?

Ubuntu Pro, Canonical’ın Ubuntu için sunduğu ücretli abonelik katmanıdır. Universe repo’sundaki paketleri de kapsayan genişletilmiş güvenlik bakımı (ESM), çalışan kernel’e yeniden başlatmasız yama yapan Livepatch ve uyum araçları içerir. Uzun süre aynı sürümde kalması gereken kurumsal sunucularda tercih edilir.

Ubuntu Pro DLAMI ile Universe paketleri kapsama giriyor

GPU node’larında güvenlik borcu çoğu zaman userspace’te birikiyor. MPI, RDMA ve Python paketleme araçlarının büyük kısmı Universe repo’sundan geliyor. Standart Ubuntu’da bu paketlerin güncellemesi topluluğa kalıyor.

Ubuntu Pro DLAMI ile bu paketler ilk açılıştan itibaren ESM kapsamında. Image’da Universe’ten gelen 38 paket hazır kurulu: libopenmpi3t64, libfabric1, libucx0 gibi fabric kütüphaneleri ve python3-pip, python3-venv gibi araçlar. Güvenlik desteği 5 yıldan 10 yıla çıkıyor.

Kapsam image’daki paketlerle sınırlı kalmıyor. Deployment sırasında Universe’ten çektiğiniz ek bağımlılıklar da Pro aboneliği üzerinden ESM güncellemesi alıyor. Uyum denetiminden geçen bir ortamda GPU çalıştırıyorsanız, Universe paketlerinin bakımını artık yazılı bir destek taahhüdüne bağlayabilirsiniz.

Kernel AWS’nin kontrolünde

Image’larda kernel sabitlenmiş. NVIDIA ve EFA (Elastic Fabric Adapter) driver’ları bu kernel’e karşı derlendiği için AWS kernel paketlerini hold ediyor. Kernel güvenlik düzeltmeleri apt upgrade ile gelmiyor; AWS bir-iki haftada bir yeni image yayımlıyor.

Uzun yaşayan bir GPU node’unda kernel’i yamalamanın iki yolu kalıyor. Birincisi Kernel Livepatch ile çalışan kernel’e bellekte yama almak, ikincisi node’u yeni image ile değiştirmek.

uname -r
apt-mark showhold

Kaynağa göre 24.04 image’ları 7.0.0-1013-aws, 22.04 image’ları 6.8.0-1064-aws kernel’iyle geliyor. Çıktı farklıysa node’unuz eski bir image’dan ayağa kalkmış olabilir.

Grace Blackwell node’larında Livepatch yok

ARM64 tarafında Kernel Livepatch, Ubuntu 26.04 LTS ile başlıyor. Bu dört image 22.04 ve 24.04 tabanlı. P6e-GB200, P6e-GB300 veya G5g node’larında kernel yamasının tek yolu yeni image’a geçmek.

Bu node’larda uzun eğitim job’ları koşturuyorsanız checkpoint aralığını ve node rotasyon takvimini birlikte planlayın. AWS’nin image döngüsü bir-iki hafta. Rotasyonu bu ritme yakın tutarsanız yamalanmamış kernel’le geçen süre kısalır.

X86_64 node’larda Livepatch açık geldiği için aynı baskı yok. Yine de Livepatch her kernel düzeltmesini kapsamayabilir; yeni image’a geçişi tamamen bırakmayın.

22.04 veya 24.04 seçimi

• P6e-GB300 kullanacaksanız seçim yok: yalnızca 24.04 bu instance ailesini destekliyor.
• 24.04 7.0 serisi kernel ile, 22.04 6.8 serisi kernel ile geliyor.
• CUDA tarafı ikisinde aynı. Dört toolkit kurulu ve varsayılan 13.2.

Kodunuz veya container image’larınız CUDA 12.x’e karşı derlendiyse ilk açılışta hangi toolkit’in path’te olduğunu kontrol edin. Varsayılanın 13.2 olması, sessiz bir uyumsuzluğa yol açabilir.

X86_64 image’ları G4dn ve G5’ten P6-B200 ve P6-B300’e kadar 14 GPU ailesini kapsıyor. Filonuzda karışık nesil varsa tek AMI hattıyla ilerleyebilirsiniz.

AMI ID’yi SSM’den çekmek

Her image hattının public bir SSM (Systems Manager) parametresi var ve en son build’e çözülüyor. X86_64 için 24.04 image’ının ID’si:

aws ssm get-parameters \
  --names /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-oss-nvidia-driver-gpu-ubuntu-pro-24.04/latest/ami-id \
  --query "Parameters[0].Value" --output text

ARM64 için yoldaki x86_64 kısmını arm64 yapın. Launch template’te latest parametresini doğrudan kullanırsanız her scale-out farklı bir image getirebilir. Çözülen ID’yi kaydedin ve rotasyonu kendi takviminizle yapın; böylece cluster’daki node’lar arasında kernel farkı oluşmaz.

Instance açıldıktan sonra aboneliği ve ESM kapsamını doğrulayın:

pro status
pro security-status --esm-apps

İlk komut aktif entitlement’ları, ikincisi ESM kapsamındaki Universe paketlerini listeliyor. Canonical duyurusu Pro aboneliğinin maliyetini belirtmiyor; büyük bir GPU filosunu taşımadan önce faturalamayı AWS Deep Learning AMI dokümantasyonundan kontrol edin.