Uwaga
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Aktualizacje systemu Windows 11 i późniejsze aktualizacje Windows 10 obsługują uruchamianie istniejących narzędzi uczenia maszynowego, bibliotek i popularnych platform wykorzystujących NVIDIA CUDA do przyspieszania sprzętowego procesora GPU w środowisku podsystemu Windows dla systemu Linux (WSL). Obejmuje to rozwiązania PyTorch i TensorFlow, a także całą obsługę platformy Docker i zestawu narzędzi NVIDIA Container Toolkit dostępnych w natywnym środowisku systemu Linux.
Instalowanie systemu Windows 11 lub Windows 10 w wersji 21H2
Aby użyć tych funkcji, możesz pobrać i zainstalować system Windows 11 lub Windows 10 w wersji 21H2.
Instalowanie sterownika procesora GPU
Pobierz i zainstaluj sterownik z obsługą funkcji NVIDIA CUDA dla systemu WSL do użycia z istniejącymi przepływami pracy CUDA ML. Aby uzyskać więcej informacji o sterowniku do zainstalowania, zobacz:
Instalowanie programu WSL
Po zainstalowaniu powyższego sterownika upewnij się, że włączysz program WSL i zainstaluj dystrybucję opartą na glibc, taką jak Ubuntu lub Debian. Upewnij się, że masz najnowsze jądro, wybierając pozycję Sprawdź dostępność aktualizacji w sekcji Windows Update w aplikacji Ustawienia.
Uwaga / Notatka
Upewnij się, że masz włączoną opcję Otrzymywanie aktualizacji dla innych produktów firmy Microsoft . Można ją znaleźć w obszarze Opcje zaawansowane w sekcji Windows Update w aplikacji Ustawienia.
W przypadku tych funkcji potrzebujesz jądra w wersji 5.10.43.3 lub nowszej. Numer wersji można sprawdzić, uruchamiając następujące polecenie w programie PowerShell.
wsl cat /proc/version
Wprowadzenie do funkcji NVIDIA CUDA
Teraz postępuj zgodnie z instrukcjami w podręczniku użytkownika nvidia CUDA w systemie WSL i możesz rozpocząć korzystanie z przepływów pracy systemu Linux za pośrednictwem platformy NVIDIA Docker lub przez zainstalowanie biblioteki PyTorch lub TensorFlow w środowisku WSL.
Podziel się opinią na temat pomocy technicznej firmy NVIDIA za pośrednictwem forum społeczności dla CUDA w systemie WSL.