Linux 용 Windows 하위 시스템의 GPU 가속 기계 학습 교육GPU accelerated machine learning training in the Windows Subsystem for Linux

#1 가장 많이 요청 된 WSL 기능을 제공 하는 GPU 계산에 대 한 지원은 이제 Windows 참가자 프로그램을 통해 미리 보기로 제공 됩니다.Support for GPU compute, the #1 most requested WSL feature, is now available for preview via the Windows Insider program. 블로그 게시물 읽기.Read the blog post.

GPU 계산 이란?What is GPU compute?

계산 집약적인 작업에 GPU 가속을 활용 하는 것을 일반적으로 "GPU 계산" 이라고 합니다.Leveraging GPU acceleration for compute-intensive tasks is generally referred to as "GPU compute". GPU 컴퓨팅은 GPU (그래픽 처리 장치)를 활용 하 여 수치 연산이 많은 워크 로드를 가속화 하 고 병렬 처리를 사용 하 여 CPU만 활용 하는 것 보다 많은 경우에 필요한 계산을 더 빠르게 완료 합니다.GPU computing leverages the GPU (graphics processing unit) to accelerate math heavy workloads and uses its parallel processing to complete the required calculations faster, in many cases, than utilizing only a CPU. 이러한 병렬 처리는 CPU에서 실행 될 때 이러한 수학 집약적 작업에 대해 상당한 처리 속도를 향상 시킬 수 있습니다.This parallelization enables significant processing speed improvements for these math heavy workloads then when running on a CPU. 기계 학습 모델을 학습 하는 것은 GPU 계산에서이 계산 비용이 많이 드는 작업을 완료 하는 데 시간을 크게 단축할 수 있는 좋은 예입니다.Training machine learning models is a great example in which GPU compute can significantly accelerate the time to complete this computationally expensive task.

설치 및 설정Install and set up

WSL 2 지원에 대 한 자세한 내용과 DirectML 문서 내의 GPU 가속 교육 가이드 에서 기계 학습 모델 학습을 시작 하는 방법을 알아보세요. 이 가이드에서는 다음 내용을 다룹니다.Learn more about WSL 2 support and how to start training machine learning models in the GPU Accelerated Training guide inside the DirectML docs. This guide covers:

  • DirectML을 사용 하 여 TensorFlow를 설정 하는 초보자 또는 학생을 위한 지침Guidance for beginners or students to set up TensorFlow with DirectML
  • 전문가 들이 기존에 사용할 수 있는 워크플로를 실행 하기 시작 하기 위한 지침Guidance for professionals to start running their exisiting CUDA ML workflows