1:最重要的就是不要在 Ubuntu 下直接安装 CUDA Toolkit,只需要覆盖使用 WSL2 的 CUDA 驱动程序文件,打开 developer.nvidia.com/cu ,在 Windows 下安装 WSL-Ubuntu 即可。 2:安装 CUDNN CUDNN 是英伟达提供的一个深度神经网络库,但英伟达官方《CUDA on WSL User Guide》文档中没有提到任何 CUDNN 信息,所以如...
本文主要讲解如何在 Widnows 11 环境下的 WSL2(Ubuntu20.04)配置 CUDA 来启用 GPU 加速(本文默认您已经在 Windows 上安装完成 Nvidia CUDA) 配置流程 检查驱动 打开GeForce Experience 检查驱动程序的情况,需要更新到最新版,最后重启 GeForce Experience。 安装CUDA 命令生成 生成安装命令,访问:CUDA Toolkit 12.2 Update...
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我的是12.0,所以选择 然后进入后根据具体的情况,选择安装方式,我测试 runfile 没有问题。 如下过程都在wsl 的linux环境中完成。 wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run sudo sh cuda...
在官网查看一下:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 发现我474.44的驱动装了个12.2的cuda,显然是不匹配的 按第四步卸载之后继续重装CUDA 11.4 wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin> sudomvcuda-wsl-ubuntu....
1. 确认WSL2和Ubuntu版本支持CUDA 首先,确保你的Windows系统支持WSL2,并且已经安装了WSL2和Ubuntu。此外,需要注意的是,CUDA在WSL2上的支持可能有限,并且某些功能可能不如在原生Linux系统上表现得好。确保你的Ubuntu版本与CUDA版本兼容。 2. 下载适用于WSL2的CUDA安装包 NVIDIA官方提供了适用于WSL2的CUDA Toolkit预览...
此外,不同安装方式,貌似卸载方式也是不同的,如果安装错误,runfile方式卸载起来好像容易一些,我之前用deb(network)部署,卸载时出了一些问题,我Ubuntu不是特别熟,没深究。但如果一次性把版本和步骤都做完,这些烂事就都遇不到了。 再安装cuda toolkit: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ...
四、查看 Ubuntu 文件系统 五、WSLg 界面显示 链接主机代理 Python 环境及深度学习框架安装 一、安装 miniconda3 二、配置 conda 镜像源 三、安装 pytorch-gpu CUDA on WSL 安装 一、CUDA Toolkit 安装 二、cuDNN 配置 桌面环境配置(可选) 一些可能出现的问题(持续补充...) ...
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 注意: 本文方法是唯一成功的方法,如果采用和物理机ubuntu一样的在nvidia官网下载cuda版本,然后手动安装,那么在编译好.cu文件后运行则会报错,报错信息为无法检测到显卡/显卡驱动。 测试代码: x.cu #include <stdio.h> ...
2.2.cuda toolkit 安装 这里就直接根据官方给的命令在wsl2的ubuntu终端中执行。 这里个人建议在执行命令之前将ubuntu中的自带apt-get进行更新(使用update和upgrade命令)。 并且这里第三行命令中的dep包特别大,有2个多G,有条件者可以用科学的方法下载。