适用于 Linux 的 Windows 子系统中的 GPU 加速机器学习训练

对 GPU 计算的支持是最受欢迎的 WSL 功能,现在可通过 Windows 预览体验计划预览。 阅读博客文章

备注

需要使用 Windows 内部版本 20150 或更高版本才能使用此功能。 要获取最新的预览版,请加入 Windows 预览体验计划

什么是 GPU 计算?

将 GPU 加速用于计算密集型任务通常被称为“GPU 计算”。 GPU 计算利用 GPU(图形处理单元)加速数学密集型工作负载,并使用其并行处理来更快地完成所需的计算(在许多情况下,这比仅使用一个 CPU 要快)。 与在 CPU 上运行相比,这种并行化能够显著提高这些数学密集型工作负载的处理速度。 训练机器学习模型就是一个很好的例子,其中 GPU 计算可显着缩短完成这项计算成本高昂的任务的时间。

安装和设置

在 DirectML 文档中的 GPU 加速训练指南中,详细了解 WSL 2 支持以及如何开始训练机器学习模型。本指南涵盖:

  • 面向初学者或学生的指导 - 通过 DirectML 设置 TensorFlow
  • 面向专业人员的指导 - 开始运行其现有的 CUDA ML 工作流