Treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no Subsistema do Windows para Linux

O suporte para computação de GPU, o recurso WSL nº 1 mais solicitado, agora está disponível para visualização por meio do programa Windows Insider. Ler a postagem do blog.

Observação

Você precisa estar usando um Windows build 20150 ou superior para usar esse recurso. Você pode ingressar no programa Windows Insiders para obter os builds de visualização mais recentes.

O que é computação de GPU?

Aproveitar a aceleração de GPU para tarefas com uso intensivo de computação geralmente é conhecido como "computação de GPU". A computação de GPU aproveita a GPU (unidade de processamento gráfico) para acelerar cargas de trabalho pesadas matemáticas e usa seu processamento paralelo para concluir os cálculos necessários mais rapidamente, em muitos casos, do que utilizar apenas uma CPU. Essa paralelização permite melhorias significativas de velocidade de processamento para essas cargas de trabalho pesadas matemáticas ao ser executado em uma CPU. Treinar modelos de machine learning é um ótimo exemplo no qual a computação de GPU pode acelerar significativamente o tempo para concluir essa tarefa computacionalmente cara.

Instalar e configurar

Saiba mais sobre o suporte do WSL 2 e como começar a treinar modelos de machine learning no guia treinamento acelerado de GPU dentro dos documentos do DirectML. Este guia aborda:

  • Diretrizes para iniciantes ou alunos configurarem o TensorFlow com o DirectML
  • Diretrizes para que os profissionais comecem a executar seus fluxos de trabalho de ML CUDA existentes