这个错误的原因大多都是WSL的nvidia驱动被覆盖了,为什么说是被覆盖了呢,我们在windows上下载的nvidia驱动是帮我们映射好了关于WSL的nvidia驱动的,而这个映射好的驱动在后续的操作中被修改覆盖了导致了这个问题,而常见的情况是用户执行了这个指令: sudo apt-get -y install nvidia-cuda-toolkit 或者是其他指令默认更新...
1)用WSL-Ubuntu Package安装CUDA Toolkit 11.8,官网网址有安装命令! 2)用Meta Package安装CUDA Toolkit(注意:不要在WSL2上安装NVIDIA driver) $wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin$sudomvcuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-reposit...
https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads 这里的cuda版本,要比刚才cmd中标注的CUDA version要低。 比如我的CUDA version是11.6,我在下载CUDA驱动时,可以安装最新的11.5版本。 一定要选择红圈标注的WSL版本!!! 选择cuda版本及安装模式 选择完版本后,下面会有整个安装提示,在WSL2中按照方法来就行,如: 在WSL中...
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,请按照官方文档进行安装。接下来,安装NVIDIA Container Toolkit。这可以通过运行以下命令完成: wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-doc...
安装WSL 开始使用 NVIDIA CUDA Windows 11 和 Windows 10 版本 21H2 支持运行在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速的现有 ML 工具、库和常用框架。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持。
2. windows安装驱动:GPU in Windows Subsystem for Linux (WSL) 注意,它会自动安装CUDA, DirectML,DirectX,不要再在wsl中安装任何linux显示驱动。 3. 安装WSL2:Install WSL on Windows 10 分发版建议ubuntu 4. 安装cuda wsl2中执行CUDA Toolkit 11.4 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer ...
安装WSL 开始使用 NVIDIA CUDA Windows 11 和 Windows 10 版本 21H2 支持运行在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速的现有 ML 工具、库和常用框架。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持。
3. 在WSL2中安装CUDA 这一步要小心,WSL2中安装CUDA和在普通Linux中安装CUDA会有所不同,主要参考CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA Developer内容。 做完以上步骤,理论上就可以在WSL2中使用GPU了,在WSL2中输入查看,如果有输出则说明安装好了: 好了,是不是特别简单和方便呢?
2. 准备 WSL 2.1. 安装 WSL 在管理员模式下打开 PowerShell 或 Windows 命令提示符 wsl --install 安装完成,重启电脑 2.2. 首次打开 WSL 重启完成后,打开 powershell,输入 wsl 此时应该会提示为 Linux 发行版创建“用户名”和“密码” 如果这里提示没有安装 Linux 发行版,那么这里可以再次执行wsl --install,...
running existing ML tools, libraries, and popular frameworks that use NVIDIA CUDA for GPU hardware acceleration inside a Windows Subsystem for Linux (WSL) instance. This includes PyTorch and TensorFlow as well as all the Docker and NVIDIA Container Toolkit support available in a native Linux ...