WSL 更新NVIDIA 驱动 安装CUDA

原创 已于 2023-07-12 16:08:12 修改 · 2.3k 阅读 · 2 ·
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于 2023-07-12 16:06:52 首次发布
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。

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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确保安装了Python 2.7, NVCC v6.0.1, CUDA SDK v6.0.37和LLVM 3.0。如果需要，可以在WSL2中手动安装这些版本。确保您使用的是WSL2，并安装了Ubuntu 18.04或20.04等版本。部分配置故障注入参数。确保在目标基准源代码中添加所需的头文件和标签。以编译目标基准测试，并在。根据仓库中的说明，修改。
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在法律允许的范围内，NVIDIA 在任何情况下均不对因使用本文档而造成的任何损害负责，包括但不限于任何直接、间接、特殊、偶发、惩罚性或后果性损害，无论该等损害是如何造成的，也无论责任理论如何，即使 NVIDIA 已被告知存在此类损害的可能性。客户应自行负责评估和确定本文档中包含的任何信息的适用性，确保产品适合客户计划的应用程序，并对应用程序进行必要的测试，以避免应用程序或产品出现故障。VM 为应用程序提供了安全、独立的执行环境和完整的用户空间，而容器则实现了应用程序的可组合性，而无需 VM 的开销。
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文章目录从windows 10 升级到Windows 11安装WSL的安装配置cuda 从windows 10 升级到Windows 11 升级的方法有很多种，各大网站都有。有更新提示的按更新提示操作即可。我的是一直都没有更新提示，也搜索过网上的一些方法，但都不行。还是没法更新。但是下载的检测是否符合Windows 11的要求，电脑是符号的。所以就想到了官网。看有没有什么办法。 打开如下网址，抱歉是英文的，我也没有找到对应的中文（应该是有的） https://www.microsoft.com/en-us/
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### 如何在WSL中安装NVIDIA驱动 为了使GPU能够在Windows Subsystem for Linux(WSL)环境中工作，需要按照特定的过程来设置NVIDIA驱动。这不仅涉及到Windows端的操作也涉及到了Linux子系统的配置。 #### 配置前准备 确保已经启用了WSL 2以及安装了支持CUDA的NVIDIA GPU硬件。对于软件方面的要求，在Windows侧应更新到最新版本，并且确认已安装适用于Windows的NVIDIA显卡驱动程序[^1]。 #### 安装NVIDIA容器工具包 通过命令行执行以下操作以获取必要的组件： ```bash # 更新apt-get索引并安装依赖项 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ curl gnupg software-properties-common # 添加官方GPG密钥和仓库 curl -s https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list |\ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list # 再次刷新源列表并安装nvidia-container-toolkit sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` 完成上述步骤之后重启docker服务以便应用更改: ```bash sudo systemctl restart docker ``` #### 测试安装情况 可以通过运行简单的测试镜像验证是否成功设置了环境： ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 如果一切正常，则会显示当前系统中的GPU信息；如果有任何错误提示，请参照官方文档进一步排查问题。
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