优化系统性能:将WSL迁移到具有更多空间的盘符,可以减少C盘因空间不足而导致的性能问题。 数据管理更灵活:根据个人的数据存储习惯,将WSL迁移到指定的盘符,使数据管理更加灵活。 迁移前的准备 备份重要数据:在进行任何迁移操作前,请务必备份WSL中的重要数据,以防数据丢失。 关闭WSL实例:确保所有WSL实例都已关闭,以避免
WSL 现在不需要双引导或使用虚拟机,可以在 Windows 本机运行 Linux 环境。注:WSL1 将 Linux 系统调用转换为 Windows API 调用,而 WSL2 运行完整的 Linux 内核,以实现更好的性能、兼容性和资源管理。 WSL 2.4.8 中的一项显著变化,是确保在 WSL1 和 WSL2 之间转换发行版时,不再删除终端配置文件和开始菜单快...
因特尔表示：我们很高兴与 GoogleAI 合作，将 oneDNN 库作为 TensorFlow 2.9 中的默认后端 CPU 优化！TensorFlow 用户现在将看到由我们的开放软件优化驱动的 AI 性能加速，无需更改代码！在启用 oneDNN 优化的情况下运行 TensorFlow 的用户，可能会观察到与关闭优化时略有不同的数值结果，这是因为浮点舍入方法和顺序...
支持WSL2 WSL2 允许开发人员直接在 Windows 上运行 Linux 环境,而不需要传统虚拟机或双启动设置。TensorFlow 现在支持 WSL2 开箱即用,包括 GPU 加速。 确定性行为 API tf.config.experimental.enable_op_determinism 使得 TensorFlow 的 op 是确定性的。确定性意味着如果用户使用相同的输入多次运行一个 op,则 op ...
oneDNN 的性能改进; DTensor 的发布,这是一种新 API,可用于从数据并行无缝迁移到模型并行; 对核心库进行了改进,包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持; 还为tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。
oneDNN 的性能改进; DTensor 的发布,这是一种新 API,可用于从数据并行无缝迁移到模型并行; 对核心库进行了改进,包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持; 还为tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。
支持WSL2 WSL2 允许开发人员直接在 Windows 上运行 Linux 环境,而不需要传统虚拟机或双启动设置。TensorFlow 现在支持 WSL2 开箱即用,包括 GPU 加速。 确定性行为 API tf.config.experimental.enable_op_determinism 使得 TensorFlow 的 op 是确定性的。确定性意味着如果用户使用相同的输入多次运行一个 op,则 op ...
oneDNN 的性能改进; DTensor 的发布,这是一种新 API,可用于从数据并行无缝迁移到模型并行; 对核心库进行了改进,包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持; 还为tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。
oneDNN 的性能改进; DTensor 的发布,这是一种新 API,可用于从数据并行无缝迁移到模型并行; 对核心库进行了改进,包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持; 还为tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。
借助Windows 子系统 for Linux(WSL),NIM 微服务可在 Windows 上高效运行,微软与 NVIDIA 合作引入 CUDA 和 RTX 加速,确保跨平台兼容性。RTX AI Garage 博客每周更新资源,助力开发者跟进 AI 创新。 生成式 AI 正变革游戏、创作和生产力领域,NIM 和 Blueprints 让本地 AI 开发更高效,减少云端依赖,提升隐私与性能...