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Habilitar NVIDIA CUDA no WSL

Windows 11 e atualizações posteriores do Windows 10 dão suporte à execução de ferramentas, bibliotecas e estruturas populares de ML existentes que usam NVIDIA CUDA para aceleração de hardware de GPU dentro de uma instância do Windows Subsystem for Linux (WSL). Isso inclui PyTorch e TensorFlow, bem como todo o suporte ao Docker e ao NVIDIA Container Toolkit disponível em um ambiente Linux nativo.

Instalar o Windows 11 ou Windows 10, versão 21H2

Para usar esses recursos, você pode baixar e instalar o Windows 11 ou Windows 10, versão 21H2.

Instale o driver da GPU

Baixe e instale o driver habilitado para NVIDIA CUDA para WSL para usar com seus fluxos de trabalho de ML CUDA existentes. Para obter mais informações sobre qual driver instalar, consulte:

Instalar o WSL

Depois de instalar o driver acima, certifique-se de habilitar o WSL e instalar uma distribuição baseada em glibc, como Ubuntu ou Debian. Verifique se você tem o kernel mais recente selecionando Verificar se há atualizações na seção Windows Update do aplicativo Configurações.

Observação

Verifique se você tem Receber atualizações para outros produtos da Microsoft habilitado. Você pode encontrá-lo em opções avançadas na seção Windows Update do aplicativo Configurações.

Para esses recursos, você precisa de uma versão do kernel 5.10.43.3 ou superior. Você pode verificar o número de versão executando o comando a seguir no PowerShell.

wsl cat /proc/version

Comece a usar o NVIDIA CUDA

Agora siga as instruções no Guia do usuário do NVIDIA CUDA no WSL e você pode começar a usar seus fluxos de trabalho existentes do Linux por meio do NVIDIA Docker ou instalando o PyTorch ou o TensorFlow dentro do WSL.

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