在 WSL 中启用 NVIDIA CUDA

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Windows 11 和 Windows 10 版本 21H2 支持运行在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速的现有 ML 工具、库和常用框架。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持。

安装 Windows 11 或 Windows 10，版本 21H2

要使用这些功能，可以下载并安装 Windows 11 或 Windows 10 版本 21H2。

安装 GPU 驱动程序

下载并安装支持 NVIDIA CUDA 的 WSL 驱动程序，以便与现有 CUDA ML 工作流一起使用。 有关要安装哪个驱动程序的详细信息，请参阅：

安装 WSL

安装上述驱动程序后，请确保启用 WSL 并安装基于 glibc 的分发版（例如 Ubuntu 或 Debian）。 通过在设置应用的 Windows 更新部分中选择“检查更新”，确保你拥有最新的内核。

注意

确保启用“更新 Windows 时接收其他 Microsoft 产品的更新”。 可以在设置应用 Windows 更新部分的“高级”选项中找到该项。

对于这些功能，需要 5.10.43.3 或更高版本的内核版本。 可以通过在 PowerShell 中运行以下命令来检查版本号。

wsl cat /proc/version

开始使用 NVIDIA CUDA

现在，按照 WSL 上的 NVIDIA CUDA 用户指南中的说明操作，你可以开始通过 NVIDIA Docker 使用现有的 Linux 工作流，或者在 WSL 中安装 PyTorch 或 TensorFlow。

通过 WSL 上的 CUDA 社区论坛分享有关 NVIDIA 支持的反馈。