2.配置Linux子系统docker环境和GPU 进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer选择相应的系统配置安装CUDA 下面的代码是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-ke...
最新的Docker Desktop预览版在WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2），开始支持GPU工作负载，也就是说，用户不仅能在Windows中执行Linux容器，还可以在Linux容器，使用系统的GPU资源加速运算。WSL是适用于Linux的Windows子系统，让开发人员可以直接在Windows上，执行GNU/Linux环境，包括命令行工具、公用程序和一些应用程序...
WSL-2,Ubuntu-20.04,Linux-NVIDIA-WSL-CUDA-11.6(CUDA版本Linux需要低于Wins) Docker_Desktop-Win11-20.10.17 MobaXterm 免安装版(终端软件,用于ubuntu可视化) 我的推荐顺序是Win11-->WSL2-->Ubuntu-->Docker,因为Ubuntu和Docker都依赖于WSL2,但事实上因为GPU调用问题返工了许多次:< 2. Win11-更新NVIDIA & CUDA...
启动WSL2。安装完成后,可以在“Microsoft Store”中找到安装的Linux发行版并启动。三、在容器中运行GPU加速的计算任务在配置好Docker for Desktop和WSL2后,就可以在容器中运行GPU加速的计算任务了。以下是运行GPU加速的计算任务的步骤: 编写Dockerfile。在编写Dockerfile时,需要指定使用NVIDIA的官方GPU镜像作为基础镜像,...
随着深度学习技术的不断发展,越来越多的开发者和研究人员开始使用GPU进行计算加速。而不同项目或实验可能需要不同版本的CUDA支持。为了满足这一需求,我们可以借助Windows Subsystem for Linux (WSL2)和Nvidia-Docker来实现在不同CUDA版本之间进行切换。首先,确保您的系统已安装WSL2和Docker Desktop。如果尚未安装,请按照...
重启电脑后,先设置WSL2.0为默认版本 wsl --set-default-version 2 1. 提示如下: WSL 2 需要更新其内核组件。有关信息,请访问 https://aka.ms/wsl2kernel 1. 访问提示的网址,下载一个安装包 wsl_update_x64.msi安装内核组件。 安装完成后,再次执行上述命令 ...
Docker运行于linux环境,windows环境一直兼容不好,鉴于博主没有安装双系统,研究了一下如何在Windows上部署Docker开发环境,发现真可行,微软的WIN10的linux子系统WSL2已经可以支持GPU映射到Docker了。 好了,开搞! 2. 安装linux子系统 windows目前已支持WSL2,可支持将主机的GPU映射到docker中运行。
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
WSL C盘占用存储过大解决 本博客最后可能还会遇到一个C盘内存占用过多的问题,比如C盘直接少30-40G的存储,是因为我们虚拟机和镜像都安装在了C盘,解决方法比较简单,可以参考:https://stackoverflow.com/questions/62441307/how-can-i-change-the-location-of-docker-images-when-using-docker-desktop-on-wsl2 ...
参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr...