WSL 更新NVIDIA 驱动 安装CUDA

已于 2023-07-12 16:08:12 修改
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分类专栏： linux 文章标签： linux windows
于 2023-07-12 16:06:52 首次发布
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本文介绍了如何在Windows上的WSL2环境中安装Ubuntu22.04，并强调了不应在WSL内直接安装Linux版NVIDIA驱动。正确的做法是在Windows中更新NVIDIA驱动至460版本以上，然后在WSL里使用nvidia-smi检查驱动是否正常工作。

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WSL

一定要使用WSL2，我选择的linux系统是ubuntu22.04，在微软应用商店安装的。
安装完成之后可以通过 wsl -l -v查看

在这里插入图片描述

NVIDIA 驱动

WSL 中不要直接安装linux版的显卡驱动，而是需要在windows中安装驱动。可以参考这篇文章NVIDIA官网文章

得保证windows上现有的NVIDIA驱动比较新，能支持WSL 一般是460之后的版本。
要更新驱动的过程与安装驱动的过程非常相似，只需要运行安装程序就能自动卸载之前老的驱动。
可以参考这篇博客更新NVIDIA驱动

如果原来驱动比较新，或者更新完驱动，打开WSL 输入nvidia-smi 就会有正常的输出。

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### 如何在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 的 Ubuntu 20.04 环境下正确配置和安装 CUDA 要在 WSL 上的 Ubuntu 20.04 中成功配置并安装 CUDA，需遵循以下方法： #### 配置 WSL 和 NVIDIA GPU 支持 为了使 WSL 能够访问宿主机中的 NVIDIA GPU，需要先启用 WSL 对 GPU 的支持功能。这可以通过更新到最新版本的 WSL 来实现，并确保已安装 NVIDIA 驱动程序。 NVIDIA 提供了一个专门用于 WSL 的驱动包 `nvidia-driver-linux-wsl`，该工具允许 WSL 访问宿主机上的显卡资源[^3]。确认宿主机上已经安装了兼容的 NVIDIA 显卡驱动之后，在 WSL 的终端中执行以下命令来验证是否可以检测到 GPU： ```bash nvidia-smi ``` 如果上述命令能够正常返回有关 GPU 使用情况的信息，则说明 WSL 已经具备了对 NVIDIA GPU 的基本支持能力。 #### 下载与安装 CUDA Toolkit 接下来下载适合目标系统的 CUDA 版本。例如要安装 CUDA 11.3.1，可通过官方链接获取本地安装器文件[^4]: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run ``` 注意：此过程可能涉及接受许可协议以及选择组件等内容；按照提示完成操作即可。 另外一种更为简便的方式是从 APT 源直接安装所需的 CUDA 版本及其依赖项。首先添加 NVIDIA 的软件仓库密钥及地址列表： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda ``` #### 设置环境变量 为了让系统识别新安装好的 CUDA 库路径，还需要调整一些重要的环境变量设置。编辑用户的 shell profile 文件（通常是 ~/.bashrc 或者 ~/.zshrc），加入下面几行内容以便每次启动会话都能自动加载这些更改： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh # 如果使用 Anaconda 则加上这一句 ``` 保存修改后的配置文件并通过 source 命令立即生效或者重新打开一个新的 terminal 实例来进行测试。 最后再次运行 nvidia-smi 查看当前状态是否一切正常，同时也可以尝试编译简单的 CUDA 示例项目进一步检验整个流程的成功与否。 --- ### 注意事项 尽管本文档主要针对的是基于 WSL2 构建起来的 Ubuntu 20.04 LTS 发行版描述具体步骤，但对于更高版本如 Ubuntu 22.04 可能存在一定的局限性——由于其特殊的设计机制使得无法像以前那样自由指定存储目录位置等问题出现时，请参照相关文档做出适当调整[^1]。 此外值得注意的一点是关于不同操作系统平台之间可能存在差异化的处理方式，尤其是当涉及到较新的特性集成时更应该仔细阅读对应产品的发布笔记和技术博客文章以获得最精确指导信息[^2]。 ---
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