对GPU的 WSL 2 支持允许这些应用程序从 GPU 加速计算中受益,并扩展了可在 WSL 2 上开发的应用程序领域。 借助NVIDIA CUDA 对 WSL 2 的支持,开发人员可以通过 WSL 利用 NVIDIA GPU 加速计算技术在 Windows 上进行数据科学、机器学习和推理。GPU 加速还有助于降低在接近接近本机的类似 WSL 的环境中运行应用程序...
3、安装cuda和cudnn 参考cuda的官网指导:CUDA on WSL User Guide 在成为Windows预览体验成员、更新系统到2004-20145之后, 确保安装了wsl2。确保更新安装了最新的wsl2内核4.19.121+ 在PowerShell中使用如下命令查看: AI检测代码解析 wsl cat /proc/version 1. 接着安装Nvidia针对wsl的驱动(Windows上):https://deve...
确保您的 Windows 11 已经启用了 WSL2 和虚拟化功能,并且安装了最新版本的 NVIDIA 驱动程序(支持 WSL2)。NVIDIA 驱动程序通常会自动为 WSL2 添加 GPU 支持,因此不需要单独下载任何内容。 配置WSL2 环境以使用 NVIDIA GPU 尽管Podman Desktop 已经自动配置了大部分环境,为了能够使用宿主机的 GPU,还需要额外的步骤...
Clarke Rahig 将详细介绍如何加速 GPU 以帮助训练机器学习 (ML) 模型,介绍并行度等概念,然后演示如何在 WSL 2 中使用 NVIDIA CUDA 和 TensorFlow 设置和运行完整的 ML 工作流(包括 GPU 加速)。 此外,他将展示学生和初学者如何使用 TensorFlow 和 DirectML 包在现有硬件上的机器学习(ML)空间中开始构建知识。 章...
重启方法:打开终端管理员,运行如下命令后重新启动wsl。 wsl --shutdown 2在WSL中,使用amdgpu-install安装ROCm sudo apt update wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.2.3/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.2.60203-1_all.deb sudo apt install ./amdgpu-install_6.2.60203-1_all.deb ...
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WSL2 GPU有关配置(if 最新版Win11:这部分可忽略) Ubuntu换源 安装torch(和常规一模一样,熟悉的话这部分不用看了) 安装miniconda conda换源 安装torch PyCharm中使用WSL 总结 对于最新版本的win11,你甚至都不需要在win/linux里面安装任何驱动,一开始我以为会很复杂,但自己实现了一遍发现出乎意料的简单。 怎么做...
1、安装wsl2 具体过程网上一搜一把,这里就先略过了,只有wsl2能用哈 2、wsl里装docker,及相关配置 装docker wget https://download.docker.com/linux/static/stable/aarch64/docker-23.0.6.tgzcd/mydata/tmp/ tar -zxvf docker-23.0.6.tgzmvdocker/* /usr/bin/mvdocker.service /usr/lib/systemd/system/...
在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute ...
在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute ...