1. 确认WSL版本和NVIDIA驱动兼容性 首先,确保你的Windows系统支持WSL 2,并且你的NVIDIA GPU对WSL有官方支持。对于新版的WSL 2,大部分现代NVIDIA显卡应该都可以兼容。 2. 下载适用于WSL的NVIDIA驱动 在WSL中,你不能直接安装Windows版的NVIDIA驱动。相反,你需要安装适用于Linux的NVIDIA驱动。这通常可以通过WSL中的包管...
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=...
osuser@:~/dev/application-demo$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - OK osuser@:~/dev/application-demo$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.lis...
通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docke...
wsl --shutdown 停止后再启动。 然后是某些众所周知的原因国内没法用dockerhub比较烦,这里推荐这个教程来解决。 3、给wsl装上 NVIDIA Container Toolkit,并让wsl能识别显卡 只用CPU来跑ollama的话可以跳过这一步,不过CPU真的太慢了。 装NVIDIA Container Toolkit: ...
二、NVIDIA与CUDANVIDIA是GPU领域的领导者,而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序接口。为了进行深度学习训练和推理,我们需要安装NVIDIA显卡和CUDA工具包。在Docker中,我们可以使用nvidia-docker来运行带有GPU支持的容器。三、Windows Subsystem for Linux(WSL)WSL是Windows 10/11的一个功能,允许在Windows环境下运行...
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)
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。
1.1.NVIDIA Compute Software Support on WSL 2 This table captures the readiness and suggested software versions for NVIDIA software stack for WSL 2. 2.Getting Started with CUDA on WSL 2 To get started with running CUDA on WSL, complete these steps in order: ...
一、wsl 下安装 docker 会提示安装 docekr 桌面版,所以直接安装 docker 桌面版本即可 二、安装 NVIDIA Container Toolkit NVIDIA Container Toolkit仓库 https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkitgithub.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit 安装文档 ...