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...
https://aka.ms/PSWindows PS C:\Users\kylin> wsl -l --all 适用于 Linux 的 Windows 子系统分发版: Legacy (默认) Ubuntu-20.04 PS C:\Users\kylin> wsl -l -v NAME STATE VERSION * Legacy Stopped 1 Ubuntu-20.04 Running 1 PS C:\Users\kylin> wsl --set-version Ubuntu-20.04 2 正在进行转...
tar -zxvf docker-23.0.6.tgzmvdocker/* /usr/bin/mvdocker.service /usr/lib/systemd/system/chmod+x /usr/lib/systemd/system/docker.service 装完后有个小问题,wsl里的systemctl没法用,所以要编辑 /etc/wsl.conf 文件,添加: [boot]systemd=true wsl --shutdown 停止后再启动。 然后是某些众所周知的原...
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 ...
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,还需要额外的步骤来安装nvidia-container-toolkit。 安装NVIDIA 容器工具包 进入通过 Podman Desktop 创建的 WSL2 环境后,执行以下命令来安装 NVIDIA 容器工具包: ...
wmware使用gpu设置 wsl2 gpu,现在很多项目都是基于Linux开发的,但是平常使用还是Windows香。分别尝试了虚拟机、docker、wsl。虚拟机:过于庞大,但是可以有完整的Linux桌面环境,使用起来很顺手,但是不够流畅,再者,如果需要使用gpu,就是一件很尴尬的事了。Docker:目
Your kernel may have been built without NUMA support. [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] 至此,WSL下TensorFlow GPU环境配置完成。
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 ...