WSL系统怎样使用Windows开启的加速器

WSL系统借助Windows加速器下载AI模型

如果你在WSL里面配置各种AI工具,你就会发现安装各种AI工具的时候python需要下载各种各样的models。如果没有加速器,有些models可能下载不了或者很慢。可惜的是,大部分加速器一般安装在Windows下面,那么我们的WSL系统能否也享受到呢?答案是可以的

参考文档:WSL 中的高级设置配置 | Microsoft Learn

只需要创建文件 C:\Users\<UserName>\.wslconfig ,然后在里面加上下面这些内容就可以了。

[experimental]
networkingMode=mirrored
firewall=true
dnsTunneling=true
autoProxy=true

每个参数的含义如下:

值类型后带有 * 的条目仅在 Windows 11 中可用。

值类型后带有 ** 的条目需要 Windows 11 版本 22H2 或更高版本。

可能需要运行 wsl --shutdown 来关闭 WSL 2 VM,然后重启 WSL 实例以使这些更改生效。

<think>嗯,用户的问题是在Windows 10的WSL2中运行的Ubuntu系统使用K80显卡的方法。我需要结合之前的引用信息和系统级要求来回答。 首先看用户提供的引用内容。引用[1]提到需要安装显卡驱动,并且提到了CUDA for WSL2的安装。引用[2]则讨论了算力性能问题,虽然和安装方法关系不大,但说明用户可能关注性能表现。用户明确提到K80显卡,这是tesla架构的老款计算卡。 从技术角度看,WSL2中使用GPU需要满足几个条件:Windows 10版本要求必须是2004及以上,需要开启WSL2和GPU计算支持,安装正确的显卡驱动,以及在WSL2中安装CUDA工具包。特别要注意K80属于较旧的显卡型号,官方文档显示它支持CUDA 3.2到11.0版本。 用户可能遇到的难点在于:K80的双芯设计需要特殊处理,旧显卡与最新驱动/CUDA版本的兼容性问题,以及WSL2特有的虚拟化层带来的限制。需要强调必须使用Tesla专用驱动而非GeForce驱动,这点在NVIDIA官网下载时容易选错。 在回答结构上,我会先列出必要前提条件,然后分步说明安装配置方法,最后给出验证方法。需要特别注意: - Windows侧必须安装WDDMv2.9以上驱动 - WSL2中要添加CUDA源安装cuda-toolkit-11-0 - 针对K80双芯特性建议设置环境变量 - 验证时使用deviceQuery和bandwidthTest 考虑到用户可能不熟悉Linux操作,命令示例要完整但标注说明。最后生成的三个相关问题分别涵盖驱动兼容性、多卡管理和性能优化方向,这样既解答当前问题又延伸了实用场景。 </think>在 Windows 10 WSL2 的 Ubuntu 环境中使用 **NVIDIA K80** 显卡需遵循以下步骤: --- ### **前提条件** 1. **Windows 版本**:需为 **Windows 10 2004(Build 19041)或更高版本**(支持 WSL2 GPU 加速) 2. **启用 WSL2**: ```powershell wsl --install -d Ubuntu wsl --set-default-version 2 ``` 3. **显卡驱动**: * 在 **Windows 侧**安装 [NVIDIA Tesla 驱动](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)(选择 **K80 对应的 Tesla 驱动**) * 驱动需支持 **WDDM 2.9 或更高版本**(Windows 显示驱动模型)[^1] --- ### **配置步骤** #### 1. **在 Windows 中启用 GPU 支持** ```powershell # 重启 WSL 实例 wsl --shutdown ``` * 确保系统已安装 **Windows 10 的 GPU 计算支持包**(通过 Windows Update 自动获取) #### 2. **在 WSL2 的 Ubuntu 中安装 CUDA** ```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 update # 安装 CUDA Toolkit(选择兼容 K80 的版本,如 CUDA 11.0) sudo apt install cuda-toolkit-11-0 ``` #### 3. **验证 GPU 识别** ```bash # 检查 GPU 是否可见 nvidia-smi ``` **预期输出**(示例): ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.141.03 Driver Version: 472.50 CUDA Version: 11.4 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla K80 On | 00000000:00:04.0 Off | 0 | | N/A 37C P0 57W / 149W | 0MiB / 11441MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` #### 4. **处理 K80 双芯特性** K80 由两颗 GK210 芯片(各 12GB 显存)组成: ```bash # 启用所有核心(默认仅启用单芯) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` --- ### **常见问题解决** - **驱动兼容性问题**:若 `nvidia-smi` 报错,回退到 [NVIDIA 470 系列驱动](https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/185646/)(K80 兼容性更好) - **CUDA 版本不匹配**:K80 最高支持 CUDA 11.0,需确保 Ubuntu 中安装的 CUDA ≤ 11.0 - **WSL2 无法识别 GPU**: ```powershell # 检查 Windows 中的设备管理器 # 确认 "显示适配器" 下 K80 状态正常(无感叹号) ``` --- ### **性能提示** - K80 在 WSL2 中性能约为物理机的 **90%~95%**(虚拟化损耗) - 双芯需显式调用:CUDA 应用中需设计多 GPU 并行逻辑 - **监控工具**:使用 `nvtop` 实时查看显存与算力占用 --- ### **验证计算能力** ```bash # 安装 CUDA Samples git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples cd cuda-samples/Samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery # 输出 CUDA 设备详情 ``` ---
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