2、下载显卡驱动,请移步英伟达官网,点我直达:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 3、然后,进入Wsl—Ubuntu,再继续检测Ubuntu下是否已安装显卡驱动: ①进Ubuntu,需要打开PowerShell,列出当前所有Ubuntu版本,通过以下命令: wsl -l //列出当前所有wsl虚拟机 ②运行对应的Ubuntu发行版 wsl -d Ubuntu-24.04 //d=...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local_12.8.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local_12.8.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrin...
安装NVIDIA Container Toolkit后,Docker将自动配置为使用NVIDIA GPU。你不需要进行额外的手动配置。 5. 验证Docker和NVIDIA GPU的集成是否工作正常 你可以通过运行一个带有NVIDIA GPU支持的Docker容器来验证配置。例如,运行一个带有NVIDIA驱动程序的Ubuntu容器,并检查NVIDIA驱动程序是否加载:bash sudo docker run --runtime...
wsl--set-default-version2 3 GPU 容器安装与配置 除了DirectX 和 CUDA 支持外,NVIDIA 还在 WSL 2 中增加了对 NVIDIA 容器工具包(以前 nvidia-docker2)的支持。数据科学家准备在本地硬件下运行或在云中执行的容器化 GPU 工作负载现在可以在 Windows PC 上的 WSL 2 内按样运行。 首先,从应用商店安装Ubuntu: ...
在Windows上到英伟达官网下载.deb安装包NVIDIA SDK manager,注册账号下载即可。 在WSL中切换到下载目录 cd/mnt/c/Users/PeepYXB/Downloads 注意要把其中的PeepYXB替换成你自己的系统用户名 安装sdkmanager sudoapt install ./sdkmanager_1.9.0-10816_amd64.deb ...
Nvidia-WSL驱动官方文档:https://docs.nvidia.cn/cuda/wsl-user-guide/index.html 检测是否安装成功 cmd命令行输入: nvidia-smi 如果出现类似于下图效果,即安装完成。 检测驱动是否安装完成 记下图中的CUDA version 3. 在WSL2中安装CUDA(WSL2中操作)
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、...
https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 4.1) 开始安装 Docker curlhttps://get.docker.com|sh\&&sudosystemctl --nowenabledocker 4.2) 开始安装 NVIDIA Container Toolkit distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpg...
wsl --exportUbuntu d:\hyper-v\ubu1\ubu1.vhdx --vhd 2.8. 删除原系统 wsl --unregister Ubuntu 2.9. 导入新系统 wsl --import-in-place ubu1 d:\hyper-v\ubu1\ubu1.vhdx 3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help...
二、WSL环境安装JupyterLab及其它环境 1、下载何老师的代码包 git clone https://gitcode.com/kunhe0512/11th_sky_hackathon_nim_sagemaker 2、创建并准备 Conda环境 conda create -n hackathon python=3.10 -y conda activate hackathon pip install langchain pip install -U langchain-nvidia-ai-endpoints ...