Il semble que WSL2 supporte enfin CUDA. Non seulement je peux exécuter unix dans un environnement Windows, mais je suis très heureux de pouvoir exécuter des algorithmes d'apprentissage machine lourds avec CUDA. Votre étude progresse. À l'heure actuelle, il semble que seuls les utilisateurs qui ont participé au programme Windows Insider et ont appliqué le canal Dev à leurs PC, mais j'espère juste qu'une version stable sortira plus tard.
Donc, je voudrais installer Ubuntu avec WSL2 et installer un environnement qui peut exécuter PyTorch et Tensorflow via CUDA. La confirmation de l'installation se fait par calcul GPU de PyTorch.
Cette procédure est à jour au 18 juillet 2020 et est susceptible de changer avec les futures mises à jour Windows. En outre, l'environnement d'exploitation peut devenir instable car la version Preview de Windows Update est implémentée. ** Nous ne pouvons pas du tout garantir l'exécution, veuillez donc le faire à vos propres risques. ** Cela prend beaucoup de temps et il y a plusieurs étapes.
--Créez un compte Microsoft --Création d'un compte Nvidia
Étape 1. Activez les fonctions suivantes dans «Activer ou désactiver les fonctions Windows».
Étape 2. Redémarrez votre PC
Étape 3. Exécutez PowerShell en tant qu'administrateur (ne peut pas être exécuté à l'invite de commandes)
Étape 4. Activez le sous-système Windows pour Linux
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
Étape 4. Activez les composants facultatifs de la plate-forme de machine virtuelle
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
Étape 5. Téléchargez le dernier package de mise à jour du noyau Linux à partir du site suivant et mettez à jour le noyau
Étape 6. Définissez la version par défaut de WSL sur 2.
wsl --set-default-version 2
Étape 1. Ouvrez "Microsoft Store"
Étape 2. Entrez "Ubuntu" dans la fenêtre de recherche
Étape 3. Installez Ubuntu 18.04 (CUDA ne prend pas encore en charge 20.04)
Étape 4. Démarrez Ubuntu 18.04 avec PowerShell et définissez les paramètres initiaux (enregistrez le nom d'utilisateur et le mot de passe).
wsl -d Ubuntu-18.04
Étape 5. Faites la mise à jour et la mise à niveau apt.
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
Étape 6. Déconnectez-vous d'Ubuntu et vérifiez si la version WSL est 2.
wsl -l -v
Étape 7. Vérifiez si la version WSL est 121 ou supérieure
wsl -d Ubuntu-18.04 uname -r
#Par exemple, 4.19.121-microsoft-standard,Est affiché
wsl -d Ubuntu-18.04 --update
** * Faites attention car cela prend beaucoup de temps pour la première fois **
Étape 1. Ouvrez les "Paramètres" de Windows
Étape 2. Ouvrez "Mise à jour et sécurité"
Étape 3. Ouvrez le «programme Windows Insider» et enregistrez votre compte. À ce stade, sélectionnez "Dev channel"
Étape 4. Exécutez Windows Update et suivez les instructions à l'écran pour redémarrer.
** * Installer sur Windows, pas Ubuntu **
Étape 1. Téléchargez la version préliminaire du pilote NVIDIA pour votre GPU
Étape 2. Exécutez le fichier téléchargé et installez-le ()
Étape 1. Téléchargez la boîte à outils CUDA
** * Installez sur Ubuntu, pas sur Windows, et faites attention à la sélection du système d'exploitation **
** * Installez la version qui correspond au PyTorch ou Tensorflow que vous souhaitez exécuter plus tard (ici, v10.1) **
Étape 2. Installez CUDA selon la procédure d'affichage de la page Web.
Étape 1. Démarrez Ubuntu avec WSL2
wsl -d Ubuntu-18.04
Étape 2. Installez pyenv (ou python3)
Étape 3. Installez PyTorch.
Étape 4. Confirmer l'exécution dans CUDA
Cela a été très utile. Merci beaucoup.
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