Aprendizaje automático acelerado de GPU en la Subsistema de Windows para Linux

La compatibilidad con el proceso de GPU, la característica WSL más solicitada, ahora está disponible para su versión preliminar a través del programa Windows Insider. Leer la entrada de blog.

Nota:

Debe usar una versión Windows compilación 20150 o posterior para usar esta característica. Puede unirse al programa Windows Insiders para obtener las compilaciones de versión preliminar más recientes.

¿Qué es el proceso de GPU?

El aprovechamiento de la aceleración de GPU para tareas de proceso intensivo se conoce generalmente como "proceso de GPU". La informática con GPU aprovecha la GPU (unidad de procesamiento gráfico) para acelerar las cargas de trabajo matemáticas pesadas y usa su procesamiento paralelo para completar los cálculos necesarios más rápido, en muchos casos, que usar solo una CPU. Esta paralelización permite mejoras significativas en la velocidad de procesamiento de estas cargas de trabajo matemáticas pesadas cuando se ejecutan en una CPU. El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es un buen ejemplo en el que el proceso de GPU puede acelerar significativamente el tiempo para completar esta tarea costosa desde el punto de conexión computacional.

Instalación y configuración

Obtenga más información sobre la compatibilidad con WSL 2 y cómo empezar a entrenar modelos de aprendizaje automático en la guía de entrenamiento acelerado de GPU dentro de los documentos de DirectML. En esta guía se trata lo siguiente:

  • Guía para principiantes o estudiantes para configurar TensorFlow con DirectML
  • Instrucciones para que los profesionales empiecen a ejecutar sus flujos de trabajo de ML CUDA existentes