Поделиться через

Включение NVIDIA CUDA в WSL

Обновления Windows 11 и более поздних версий Windows 10 поддерживают существующие средства машинного обучения, библиотеки и популярные платформы, использующие NVIDIA CUDA для аппаратного ускорения GPU в экземпляре подсистемы Windows для Linux (WSL). Сюда входят PyTorch и TensorFlow, а также всю поддержку Docker и NVIDIA Container Toolkit, доступные в нативной среде Linux.

Установка Windows 11 или Windows 10 версии 21H2

Чтобы использовать эти функции, можно скачать и установить Windows 11 или Windows 10 версии 21H2.

Установка драйвера GPU

Скачайте и установите драйвер с поддержкой NVIDIA CUDA для WSL для использования с существующими рабочими процессами CUDA ML. Дополнительные сведения о том, какой драйвер необходимо установить, см. в следующем разделе:

Установка WSL

После установки приведенного выше драйвера убедитесь, что вы включите WSL и установите дистрибутив на основе glibc, например Ubuntu или Debian. Убедитесь, что у вас есть последнее ядро, нажав кнопку "Проверить наличие обновлений " в разделе "Центр обновления Windows " приложения "Параметры".

Замечание

Убедитесь, что у вас включены обновления для других продуктов Microsoft. Его можно найти в разделе " Дополнительные параметры " в разделе "Центр обновления Windows " приложения "Параметры".

Для этих функций требуется ядро версии 5.10.43.3 или более поздней. Номер версии можно проверить, выполнив следующую команду в PowerShell.

wsl cat /proc/version

Начало работы с NVIDIA CUDA

Теперь следуйте инструкциям в руководстве пользователя NVIDIA CUDA в WSL , и вы можете начать использовать рабочие процессы Linux через NVIDIA Docker или установить PyTorch или TensorFlow внутри WSL.

Поделитесь отзывом о поддержке NVIDIA через свой форум сообщества для CUDA в WSL.