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Activer NVIDIA CUDA sur WSL

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Windows 11 et Windows 10, version 21H2 prennent en charge l’exécution d’outils ML existants, de bibliothèques et d’infrastructures populaires qui utilisent NVIDIA CUDA pour l’accélération matérielle GPU à l’intérieur d’une instance Sous-système Windows pour Linux (WSL). Cela inclut PyTorch et TensorFlow, ainsi que tous les kits de ressource pour les conteneurs Docker et NVIDIA disponibles dans un environnement Linux natif.

Installer Windows 11 ou Windows 10, version 21H2

Pour utiliser ces fonctionnalités, vous pouvez télécharger et installer Windows 11 ou Windows 10, version 21H2.

Installer le pilote graphique

Téléchargez et installez le pilote compatible NVIDIA CUDA pour WSL à utiliser avec vos workflows ML CUDA existants. Pour savoir quel pilote installer, voir :

Installer WSL

Une fois que vous avez installé le pilote ci-dessus, veillez à activer WSL et à installer une distribution glibc (par exemple Ubuntu ou Debian). Vérifiez que vous disposez du noyau le plus récent en sélectionnant Rechercher les mises à jour dans la section Windows Update de l’application Paramètres.

Remarque

Assurez-vous que l’option Recevoir les mises à jour d’autres produits Microsoft lorsque vous mettez à jour Windows est activée. Vous pouvez la trouver dans les Options avancées dans la section Windows Update de l’application Paramètres.

Pour ces fonctionnalités, vous avez besoin d’un noyau version 5.10.43.3 ou ultérieure. Vous pouvez vérifier le numéro de version de votre noyau en exécutant la commande suivante dans PowerShell.

wsl cat /proc/version

Bien démarrer avec NVIDIA CUDA

Suivez maintenant les instructions fournies dans le Guide utilisateur NVIDIA CUDA sur WSL. Vous pouvez commencer à utiliser vos flux de travail Linux existants via NVIDIA Docker, ou en installant PyTorch ou TensorFlow à l’intérieur de WSL.

Partagez vos retours d’expérience avec le support de NVIDIA via son forum communauté pour CUDA sur WSL.