Windows 11 及更高版本的 Windows 10 更新支持运行现有 ML 工具、库和常用框架，这些框架在适用于 Linux 的 Windows 子系统（WSL）实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA 容器工具包支持。
安装 Windows 11 或 Windows 10 版本 21H2
若要使用这些功能，可以下载并安装 Windows 11 或 Windows 10 版本 21H2。
安装 GPU 驱动程序
下载并安装 已启用 NVIDIA CUDA 的 WSL 驱动程序 ，以用于现有的 CUDA ML 工作流。 有关要安装哪个驱动程序的详细信息，请参阅：
安装 WSL
安装上述驱动程序后，请确保 启用 WSL 并 安装基于 glibc 的分发版，例如 Ubuntu 或 Debian。 通过在“设置”应用的“Windows 更新”部分中选择“检查更新”，确保你拥有最新的内核。
注释
确保已启用 其他Microsoft产品的接收更新 。 可以在“设置”应用的 Windows 更新部分的“高级”选项中找到它。
对于这些功能，需要 5.10.43.3 或更高版本的内核版本。 可以在 PowerShell 中运行以下命令来检查版本号。
wsl cat /proc/version
NVIDIA CUDA 入门
现在，按照 WSL 用户指南上的 NVIDIA CUDA 中的说明作，你可以开始通过 NVIDIA Docker 使用 Linux 工作流，或者在 WSL 中安装 PyTorch 或 TensorFlow 。
通过 WSL 的 CUDA 社区论坛分享对 NVIDIA 支持的反馈。