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   -> Python知识库 -> WSL:使用CUDA。 -> 正文阅读

[Python知识库]WSL:使用CUDA。

参考:Nvidia英文UG https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html

环境:ROG幻14(显卡RTX 2060MQ,Windows11)

1、windows版本(要求:20145 or later)

(鼠标右键点击)开始 > 设置 > 系统 > 关于 > Windows规格:

??或,Win+R,输入cmd回车,执行:ver (或 winver,对话框显示关于"Windows")


注:Windows 10低版本可能需要加入Windows Insider Program 以安装Microsoft Windows Insider Preview OS Builds

2、WSL Kernel版本(最低4.19.121+,推荐5.10.16.3 or later)

打开wsl命令行界面,输入:uname -r

?3、GPU硬件要求

“WSL2 GPU acceleration will be available on Pascal and later GPU architecture on both GeForce and Quadro product SKUs in WDDM mode. It will not be available on Quadro GPUs in TCC mode or Tesla GPUs yet.”? ?---《CUDA on WSL User Guide

?4、下载安装CUDA on WSL

根据实际GPU选择GeForce或Quadro驱动,安装。"This is the only driver you need to install."

5、安装并启动WSL(注意kernel版本)

6、在WSL2上配置CUDA Toolkit

?Linux下的CUDA Toolkit也可以用于WSL2,但是如果安装和toolkit同时打包的NVIDIA GPU Linux driver,会覆盖系统中已安装的WSL2本地驱动native drivers。所以需要下载为WSL-Ubuntu定制的包(链接)。在页面上选择安装包类型,页面下方会给出下载安装的指令。

?

?下载runfile并运行,接受协议安装,完成后提示:

?sudo vi /etc/profile,添加:

保存退出,执行source /etc/profile,使用env检查环境变量,使用nvcc -V查看cuda版本信息。

?7、运行CUDA Sample

cd /usr/local/cuda-11.4/samples/4_Finance/BlackScholes

sudo make BlackScholes

./BlackScholes

?运行结果:

?

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加:2021-08-14 13:59:04  更:2021-08-14 14:00:32 
 
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