Habilitación de NVIDIA CUDA en el WSL

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Windows 11 y Windows 10, versión 21H2 admiten la ejecución de herramientas, bibliotecas y marcos de aprendizaje automático existentes que usan NVIDIA CUDA para la aceleración de hardware de GPU dentro de una instancia de Subsistema de Windows para Linux (WSL). Esto incluye PyTorch y TensorFlow, así como toda la compatibilidad con Docker y NVIDIA Container Toolkit disponible en un entorno nativo de Linux.

Instale la versión 21H2 para Windows 11 o Windows 10

Para usar estas características, puedes descargar e instalar Windows 11 o Windows 10, versión 21H2.

Instalación del controlador de la GPU

Descargue e instale el controlador habilitado para NVIDIA CUDA a fin de usarlo con los flujos de trabajo de ML CUDA existentes. Para obtener información sobre qué controlador instalar, consulte:

Instalación de WSL

Una vez instalado el controlador anterior, asegúrese de habilitar WSL e instalar una distribución basada en glibc (por ejemplo, Ubuntu o Debian). Asegúrese de que tiene el kernel más reciente seleccionando Buscar actualizaciones en la sección Windows Update de la aplicación Configuración.

Nota:

Asegúrese de tener activado Recibir actualizaciones para otros productos de Microsoft al actualizar Windows. Puede encontrarlo en Opciones avanzadas en la sección Windows Update de la aplicación Configuración.

Para estas características, necesita una versión de kernel de 5.10.43.3 o posterior. Puede comprobar el número de versión ejecutando el siguiente comando en PowerShell.

wsl cat /proc/version

Introducción a NVIDIA CUDA

Ahora siga las instrucciones de la Guía del usuario de NVIDIA CUDA en WSL y puede empezar a usar los flujos de trabajo de Linux existentes a través de NVIDIA Docker o mediante la instalación de PyTorch o TensorFlow dentro de WSL.

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