Habilitar o NVIDIA CUDA no WSL
O Windows 11 e o Windows 10, versão 21H2 são compatíveis com a execução de ferramentas de ML, bibliotecas e estruturas populares existentes que usam o NVIDIA CUDA para aceleração de hardware de GPU em uma instância do Windows Subsystem for Linux (WSL). Isso inclui PyTorch e TensorFlow, bem como todo o suporte ao Docker e NVIDIA Container Toolkit disponível em um ambiente Linux nativo.
Instalar o Windows 11 ou Windows 10, versão 21H2
Para usar esses recursos, você pode baixar e instalar o Windows 11 ou o Windows 10, versão 21H2.
Instalar o driver da GPU
Baixe e instale o driver para WSL habilitado para NVIDIA CUDA e use-o com seus fluxos de trabalho existentes do CUDA ML. Para obter mais informações sobre como instalar o driver, consulte:
Instalar o WSL
Depois de instalar o driver acima, ative o WSL e instale uma distribuição baseada em glibc (como Ubuntu ou Debian). Confira se você tem o kernel mais recente selecionando Verifique se há atualizações na seção Windows Update do aplicativo de Configurações.
Observação
Verifique se a opção Fornecer atualizações para outros produtos Microsoft quando eu atualizar o Windows está habilitada quando você fizer a atualização do Windows. Essa opção pode ser encontrada em Opções avançadas na seção Windows Update do aplicativo de Configurações.
Para esses recursos, você precisa de uma versão do kernel 5.10.43.3 ou superior. Você pode verificar o número da versão executando o comando a seguir no PowerShell.
wsl cat /proc/version
Introdução ao NVIDIA CUDA
Agora siga as instruções no Guia do Usuário do NVIDIA CUDA no WSL e comece a usar seus fluxos de trabalho Linux existentes com o NVIDIA Docker, ou instale o PyTorch ou o TensorFlow no WSL.
Compartilhe seus comentários sobre o suporte da NVIDIA no fórum da comunidade para CUDA no WSL.