启动您首选的 Windows 终端/命令提示符/Powershell 并安装 WSL: wsl.exe --install 确保您拥有最新的 WSL 内核: wsl.exe --update 注意:这里只是简单指令,请确保你的WSL版本正确。 4.安装cuda 在wsl2里面根据下列网站里面的内容逐步执行即可:你也可以去找其他适配的版本,注意一定要和你安装的驱动版本适配 官网...
2.5.(可选)迁移 WSL 磁盘目录 这里以迁移到D:\hyper-v\ubu1\ubu1.vhdx为例 2.6. 设置默认用户 把你的用户名替换成你设置的用户名,然后在 WSL 中执行 sudoecho"[user]\ndefault=你的用户名">> /etc/wsl.conf 比如我的用户名是linux,那么我执行的命令就是sudo echo "[user]\ndefault=linux" >> /et...
(安装过程中可以直接选择“精简”模式) 带有WSL驱动的官方驱动下载地址:https://developer.nvidia.cn/cuda/wsl/download 注意! 有人会问:不是安装WSL2的驱动吗?为什么装Windows的?实际上,官网文档上标注 了,带有WSL2的官方nvidia驱动是整个过程唯一要装的GPU驱动!!!千万别被其他指南带错路了!(我就是没找到这个,...
https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 | James Curtis (james-curtis.github.io)
总之,通过结合WSL2和Nvidia-Docker,您可以轻松地在不同CUDA版本之间进行切换,从而实现高效、灵活的深度学习环境配置。这种组合使得在不同项目或实验之间切换变得更加容易,并且避免了因环境配置不当而导致的问题。希望本文能够帮助您开始使用WSL2和Nvidia-Docker进行CUDA版本自由切换。
在Windows Subsystem for Linux (WSL2) 中进行全栈开发和深度学习,尤其是使用 TensorFlow 和PyTorch 等框架时,GPU 加速能够显著提高计算性能。然而,在 WSL2 中直接使用 NVIDIA GPU 可能会遇到一些困难。幸运的是,NVIDIA Docker 可以作为一种解决方案,让我们在 WSL2 中利用 NVIDIA GPU 进行深度学习等计算任务。一、...
$sudoapt-getinstall-y nvidia-docker2 $sudoservice docker stop $sudoservice docker start 7、运行CUDA Container $ docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 8、注意事项 基本要求:Cuda的要求高于简单的WSL2安装,且Cuda需要开启用户体验计划,开启后需要及时检查更...
在WSL 2 上开始使用 CUDA 适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 上的 CUDA 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。
1.NVIDIA GPU Accelerated Computing on WSL 2 WSL or Windows Subsystem for Linux is a Windows feature that enables users to run native Linux applications, containers and command-line tools directly on Windows 11 and later OS builds. CUDA support in this user guide is specifically for WSL 2...
Windows 11 および Windows 10 のバージョン 21H2 では、LINUX 用 Windows サブシステム (WSL) インスタンス内の GPU ハードウェア アクセラレーションに NVIDIA CUDA を使用する既存の ML ツール、ライブラリ、および一般的なフレームワークの実行がサポートされています。 これには、...