WSL将支持GPU 假设您在Windows主机上安装了正确的GPU驱动程序，将可用于任何已安装的WSL发行版（Ubuntu、Fedora、openSUSE），而无需安装任何其他软件包。 为了实现WSL 2对GPU的支持，WDDMv2.9驱动程序将把GPU-PV扩展到Linux端。 这个过程是由一个新的Linux内核驱动Dxgkrnl来实现，该驱动利用GPU-PV协议将GPU暴露给用...
这个过程是由一个新的Linux内核驱动Dxgkrnl来实现,该驱动利用GPU-PV协议将GPU暴露给用户模式的Linux。 有了GPU支持以后,微软还在WSL中加入了机器学习API DirectML。这样开发者就能够在WSL上训练神经网络,不必再单独安装一个Linux系统。 而且,微软官方郑重宣布,WSL将很快推出英伟达CUDA加速功能,可以加速cuDNN、cuBLAS、Tens...
假设您在Windows主机上安装了正确的GPU驱动程序,将可用于任何已安装的WSL发行版(Ubuntu、Fedora、openSUSE),而无需安装任何其他软件包。 为了实现WSL 2对GPU的支持,WDDMv2.9驱动程序将把GPU-PV扩展到Linux端。 这个过程是由一个新的Linux内核驱动Dxgkrnl来实现,该驱动利用GPU-PV协议将GPU暴露给用户模式的Linux。 有...
新版本进一步强化了 AI 开发能力。Model Runner 通过 WSL 2 在 Windows 系统上原生运行，并支持 GPU-PV 加速。开发者在保持熟悉的 Docker CLI 工作流程外，可以轻松在本地启动大型语言模型，支持直接从代码调用。此外，Model Runner 现已成为 Docker Compose 文件和 Testcontainers 库（初期支持 Java 和 Go）的核心...
这个过程是由一个新的Linux内核驱动Dxgkrnl来实现,该驱动利用GPU-PV协议将GPU暴露给用户模式的Linux。 有了GPU支持以后,微软还在WSL中加入了机器学习APIDirectML。这样开发者就能够在WSL上训练神经网络,不必再单独安装一个Linux系统。 而且,微软官方郑重宣布,WSL将很快推出英伟达CUDA加速功能,可以加速cuDNN、cuBLAS、Tensor...
一系列操作的实现，都建立在更为强大的硬件性能基础上上。微软为Copilot + PC设置了硬件门槛，在传统的CPU、GPU之外，还需要配置NPU，且AI算力需要超过40 TOPS，同时内存要达到16G、固态硬盘达到256GB。无论是算力还是内存，都远超市面上绝大多数已有PC产品。抢先接入OpenAI GPT-4o，让同样根植于Windows 11 操作...
新版本进一步强化了 AI 开发能力。Model Runner 通过 WSL 2 在 Windows 系统上原生运行,并支持 GPU-PV 加速。开发者在保持熟悉的 Docker CLI 工作流程外,可以轻松在本地启动大型语言模型,支持直接从代码调用。 此外,Model Runner 现已成为 Docker Compose 文件和 Testcontainers 库(初期支持 Java 和 Go)的核心组件...
新版本进一步强化了 AI 开发能力。Model Runner 通过 WSL 2 在 Windows 系统上原生运行,并支持 GPU-PV 加速。开发者在保持熟悉的 Docker CLI 工作流程外,可以轻松在本地启动大型语言模型,支持直接从代码调用。 此外,Model Runner 现已成为 Docker Compose 文件和 Testcontainers 库(初期支持 Java 和 Go)的核心组件...
4.41版本在AI开发能力上也进行了显著提升。Model Runner功能通过WSL 2在Windows系统上原生运行,并支持GPU-PV加速,这使得开发者能够在本地轻松启动大型语言模型,甚至可以直接从代码中调用。这一功能的加入,无疑为AI开发者提供了更为便捷的开发环境。 Model Runner现已成为Docker Compose文件和Testcontainers库的核心组件,...
一系列操作的实现,都建立在更为强大的硬件性能基础上上。微软为Copilot + PC设置了硬件门槛,在传统的CPU、GPU之外,还需要配置NPU,且AI算力需要超过40 TOPS,同时内存要达到16G、固态硬盘达到256GB。无论是算力还是内存,都远超市面上绝大多数已有PC产品。