安装GPU 驱动程序 安装WSL NVIDIA CUDA 入门 Windows 11 及更高版本的 Windows 10 更新支持运行现有 ML 工具、库和常用框架,这些框架在适用于 Linux 的 Windows 子系统(WSL)实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA 容器工具...
复制官方给出的安装命令: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin sudomvcuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu22...
https://developer.nvidia.cn/cuda/wsl/download 现在英伟达好像把wsl2驱动集成到正式版的驱动上了,下面是英伟达的wsl介绍网址: https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 点进去后,再点击get cuda就直接跳到驱动下载网页了 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 所以,有可能直接在这个驱动下载地...
安装nVidia GPU驱动 2. 安装WSL2 3. 在WSL2中安装CUDA 日常办公使用的是Windows操作系统,但是开发过程中不可避免要使用到Linux且需要GPU支持,VMWare和VBox等虚拟机方案不支持游戏显卡虚拟化,在不安装双系统情况下WSL2不仅可以提供Linux较为完整的支持,同时还能共同host中的GPU,是一个较为理想的解决方案。 现在已经...
更新完成后可以在命令行/wsl中输入nvidia-smi 可以看到输出 这里的CUDA Version指的是该驱动版本最高可支持的CUDA版本 安装CUDA 到NVIDIA官网下载符合条件的CUDA 这里我一开始直接选择安装了最新版的CUDA 12.4,随后发现Tensorflow 目前(2024.3.17) 并不支持 12.4,于是重新安装,选择了CUDA 11.2 ...
常规版本仅编译sander/pmemd,不需要CUDA、MPI,适用于无 NVIDIA GPU 或未安装驱动/CUDA的平台,也无需安装MPI。 无需进一步编辑。 并行版本 编译sander/pmemd/sander.MPI/pmemd.MPI,适用于无 NVIDIA GPU 但需要进行基于 CPU 并行计算的平台。 该版本需要在python环境中安装MPI(例如openMPI): ...
接着安装Nvidia针对wsl的驱动(Windows上):https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download 3.1、安装cuda-toolkit 接下来,打开我们安装的Linux子系统。 首先你可能要先安装gnupg2: 设置cuda的仓库地址,并更新。 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804...
首先,你需要在你的Windows 11系统上安装NVIDIA显卡驱动,并确保驱动版本与CUDA版本兼容。然后,在WSL2的Linux环境中,你可以按照以下步骤安装CUDA: 打开WSL2的Linux环境。 下载并安装CUDA。这可以通过在命令行中执行CUDA安装脚本完成。请确保选择与你的Linux发行版和硬件兼容的CUDA版本。 安装完成后,可以通过运行nvcc -V...
https://developer.nvidia.com/blog/leveling-up-cuda-performance-on-wsl2-with-new-enhancements/ 主要步骤 1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 cuda 驱动 on wsl https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download 不知道为啥,这个没有特别说明和wsl 有啥关系。。。我已经有驱动了,这个不知道装了个啥。做...