يمكن لعلماء البيانات الآن الاستفادة من NVIDIA CUDA على WSL

Windows 10 Insider Preview بناء 20150 ضرب قناة Dev (الحلقة السريعة سابقًا) بالفعل. لقد جلبت بعض الميزات التي قد يتم تشغيلها لاحقًا مع الإصدار 21H1 ، على الرغم من أنه لا يمكن لأحد معرفة ذلك على وجه اليقين. ولكن إذا كنت عالم بيانات ، فإن التصميم يقدم شيئًا قد يثير اهتمامك - NVIDIA CUDA على WSL 2.

ينتقل NVIDIA CUDA على WSL إلى المعاينة العامة

مايكروسوفت أعلن أنها تعاونت مع NVIDIA لتقديم أداة تسهل تدريب ML المعجل على GPU داخل نظام Windows الفرعي لنظام Linux. المطلعون على Windows 10 في قناة Dev ويمكن لأعضاء برنامج مطوري NVDIA الوصول إلى الميزة.

تتضمن هذه المعاينة دعمًا لأدوات التعلم الآلي والمكتبات والأطر الشائعة ، بما في ذلك PyTorch و TensorFlow. بالإضافة إلى كل دعم Docker و NVIDIA Container Toolkit المتاح في بيئة Linux الأصلية ، مما يسمح لأحمال عمل GPU المصممة للتشغيل على Linux للعمل كما هي داخل WSL 2.

يجب أن يثير نشر NVDIA CUDA على WSL 2 الاهتمام بين نظام التشغيل Windows 10 المستخدمين في مجال الذكاء الاصطناعي. إنه يمكّن علماء البيانات من الاستفادة من التعلم العميق (DL) المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) على أنظمة Microsoft Windows الأساسية.

طورت NVIDIA CUDA لتشغيل الحوسبة المتوازية على الأجهزة التي تستخدم وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالشركة. تتيح هذه التقنية للمطورين تسريع التطبيقات كثيفة الحوسبة ، مثل تدريب ML ، من خلال الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات ، بالإضافة إلى ذلك.

لذا ، مع تشغيل CUDA WSL، يمكن لتطبيقات الحوسبة الخاصة بك تحقيق أقصى استفادة من بطاقات رسومات NVIDIA وأجهزة الكمبيوتر التي تدعمها وحدات معالجة الرسومات.

إلى جانب دعم برمجة CUDA ، يمكنك الآن العمل مع TensorFlow و MXNet و PyTorch وأطر عمل DL أخرى داخل WSL 2. مكتبات البرامج مفتوحة المصدر مثل RAPIDS متاحة لك أيضًا.

مع وصول دعم حوسبة GPU إلى WSL 2 ، يجب أن يحصل علماء البيانات على نتائج تدريب ML بشكل أسرع في المستقبل.

هل أنت متحمس للذكاء الاصطناعي أو محترف متحمس لاستكشاف NVIDIA CUDA على WSL 2؟ يمكنك مشاركة أفكارك أو توقعاتك عبر قسم التعليقات أدناه.