Windows 10 の Windows 11 以降の更新プログラムでは、Windows Subsystem for Linux (WSL) インスタンス内の GPU ハードウェア アクセラレーションに NVIDIA CUDA を使用する既存の ML ツール、ライブラリ、および一般的なフレームワークの実行がサポートされています。 これには、PyTorch と TensorFlow のほか、ネイティブ Linux 環境で使用可能なすべての Docker および NVIDIA Container Toolkit サポートが含まれます。
Windows 11 または Windows 10 バージョン 21H2 をインストールする
これらの機能を使用するには、 Windows 11 または Windows 10バージョン 21H2 をダウンロードしてインストールします。
GPU ドライバーをインストールする
既存の CUDA ML ワークフローで使用する WSL 用 NVIDIA CUDA 対応ドライバー をダウンロードしてインストールします。 インストールするドライバーの詳細については、次を参照してください。
WSL のインストール
上記のドライバーをインストールしたら、 WSL を有効に して、Ubuntu や Debian などの glibc ベースのディストリビューションをインストールします。 [設定] アプリの [Windows Update] セクションで [更新プログラムの確認] を選択して、最新のカーネルがあることを確認します。
注
他の Microsoft 製品の更新プログラムの受信が有効になっていることを確認します。 これは、[設定] アプリの [Windows Update] セクションの [詳細設定] オプションで確認できます。
これらの機能には、5.10.43.3 以降のカーネル バージョンが必要です。 PowerShell で次のコマンドを実行すると、バージョン番号を確認できます。
wsl cat /proc/version
NVIDIA CUDA を始めよう
次 に、WSL ユーザー ガイドの NVIDIA CUDA の手順に従って、 NVIDIA Docker を介して、または WSL 内に PyTorch または TensorFlow をインストールして、既存の Linux ワークフローの使用を開始できます。
WSL 上の CUDA のコミュニティ フォーラムを通じて、NVIDIA のサポートに関するフィードバックを共有します。