WSL2调用Windows中的GPU版Pytorch

本文介绍了在不支持高版本CUDA的WSL2中,如何调用Windows系统的GPU版PyTorch进行深度学习运算。通过配置VSCode,利用Windows路径执行GPU PyTorch,解决了conda环境与powershell终端的冲突问题。

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在nvidia官网可以下载WSL2版本cuda,但最低cuda版本为11.3,而我的电脑最高支持的10.2版本的cuda驱动,因此即使安装了cuda也无法安装相应的驱动。

网上有很多使用镜像的教程,但都失败了,不想尝试了,都不知道怎么清理内存了,cuda文件都删除卸载了,还是少了10G内存。

wsl2命令行输入 echo $PATH 命令是可以看到很多windows系统路径,因此我们完全可以使用windows下gpu版本的pytoch。配置如下:

在命令行输入 code .即可安装vscode,其实就是调用windows下的vscode;

1. 创建python测试文件

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.randn((1, 2, 3)))
print(torch.cuda.is_available())

2. 配置settings.json文件,如最后一行所示配置对应的python路径,就是选择windows上GPU版本的pytorch:

"code-runner.executorMap": {
        "javascript": "node",
        "java": "cd $dir && javac $fileName && java $fileNameWithoutExt",
        "c": "cd $dir && gcc $fileName -o $fileNameWithoutExt
<think>好的,现在我要回答用户的问题:“wsl可以调用gpu吗?”首先,我需要回顾一下之前关于WSL的介绍,确保自己理解WSL的基本概念和功能。之前的对话中已经解释了WSLWindows Subsystem for Linux,允许在Windows上运行Linux二进制文件,并且提到了WSL1和WSL2的区别。 用户现在问的是是否可以使用GPU,这个问题可能涉及到硬件加速、深度学习、图形处理等方面。首先,我需要确认WSL是否支持GPU调用。根据我之前的知识,微软在近年的更新中确实为WSL增加了GPU支持,特别是对于WSL2。不过,可能需要特定的本和驱动程序。 接下来,我需要考虑不同本的WSLWSL1和WSL2)在GPU支持上的差异。WSL1通过系统调用转译,而WSL2基于虚拟化技术,运行完整的Linux内核。通常来说,虚拟化环境如WSL2更容易支持硬件加速,但需要宿主操作系统和虚拟化层的支持。 然后,我需要查阅相关信息,确认具体的支持情况。比如,微软在2020年宣布了WSL2GPU计算的支持,允许在WSL中运行CUDA和DirectML等工作负载。这需要特定的Windows本(如Windows 10 21H1或更高本)、相应的GPU驱动程序(NVIDIA、AMD或Intel),以及安装WSL2GPU驱动包。 此外,还需要考虑不同GPU厂商的支持情况。比如,NVIDIA提供了适用于WSL2的CUDA工具包,用户需要安装特定的驱动程序。AMD和Intel也有各自的解决方案,但可能支持程度不同。 另外,用户可能需要了解如何在WSL中配置GPU支持,比如安装必要的驱动程序和库,确保Windows宿主机的驱动程序是最新的,以及如何验证GPU是否被正确识别和使用。 还需要注意一些限制,例如并非所有GPU功能都可能在WSL中完全支持,或者性能可能不如原生Linux系统。同时,不同应用场景(如机器学习训练、图形渲染)的具体需求和配置步骤也需要简要说明。 最后,总结回答时要明确WSL2支持GPU加速,但需要满足特定条件,并提供安装和验证的基本步骤,同时指出可能的限制。</think>### 分步解释:WSL 能否调用 GPU? **1. 核心结论** **可以**,但需满足以下条件: - 使用 **WSL2**(WSL1 不支持 GPU 加速)。 - Windows 系统本为 **21H1(Build 19043)或更高**。 - 安装 **GPU 厂商提供的 WSL 专用驱动**(如 NVIDIA、AMD 或 Intel)。 --- **2. 支持场景** - **深度学习/CUDA**:在 WSL2 中运行 TensorFlow、PyTorch 等框架,直接调用 NVIDIA GPU。 - **图形渲染**:通过 OpenCL/Vulkan 等 API 使用 GPU 加速计算。 - **科学计算**:GPU 加速的数值模拟或数据处理任务。 --- **3. 配置步骤(以 NVIDIA GPU 为例)** 1. **更新 Windows 系统**: - 确保 Windows 本 ≥ 21H1(设置 → 系统 → 关于 → Windows 规格)。 2. **安装 WindowsGPU 驱动**: - 下载 NVIDIA **Windows 驱动**(本 ≥ 470.14),并选择“**WSL 驱动组件**”。 3. **在 WSL2 中安装 CUDA 工具包**: ```bash # 添加 NVIDIA CUDA 仓库 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/ /" sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-toolkit ``` 4. **验证 GPU 可用性**: ```bash nvidia-smi # 查看 GPU 状态(类似 Windows 端的输出) python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 输出应为 True ``` --- **4. 其他 GPU 厂商支持** - **AMD**:需安装 [AMD GPU 驱动](https://www.amd.com/en/support)(本 ≥ 21.30.23),并配置 ROCm 工具包。 - **Intel**:需安装 [Intel WSL 驱动](https://www.intel.com/content/www/us/en/download/19344/windows-subsystem-for-linux-intel-graphics-driver.html),支持 OpenCL 加速。 --- **5. 限制与注意事项** - **仅限 WSL2**:WSL1 无 GPU 支持。 - **性能损耗**:GPU 虚拟化可能带来约 5%~10% 的性能损失(对比原生 Linux)。 - **功能完整性**:部分高级功能(如多 GPU 直通)可能受限。 --- ### 总结 WSL2 可通过专用驱动和工具包调用 GPU,适用于深度学习、科学计算等场景,但需严格遵循系统本和驱动安装要求。
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