WSL で NVIDIA CUDA を有効にする

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Windows 11 および Windows 10 のバージョン 21H2 では、LINUX 用 Windows サブシステム (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 のバージョン 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 のバージョン 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ために、WSL 用の 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 をインストールする

上記のドライバーをインストールしたら、WSL を有効にし、glibc ベースのディストリビューション (Ubuntu や Debian など) 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。

Note

[Windows を更新時に、他の Microsoft 製品の更新プログラムを受け取る] が有効になていることを確認します。 設定 アプリの [Windows Update] セクション内の [詳細オプション] 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。 バージョン番号は、PowerShell の次のコマンドを実行して確認できます。

wsl cat /proc/version

NVIDIA CUDA の概要

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。