- Windows 10 Insider Preview Build 20150 ist live im Dev Channel.
- NVIDIA CUDA auf WSL befindet sich jetzt in der öffentlichen Vorschau.
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Windows 10 Insider-Vorschau Baujahr 20150 traf den Dev Channel (ehemals Fast Ring) bereits. Es brachte einige Funktionen mit sich, die später mit Build 21H1 live gehen könnten, obwohl das niemand mit Sicherheit sagen kann. Aber wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, führt der Build etwas ein, das Sie interessieren könnte – NVIDIA CUDA auf WSL 2.
NVIDIA CUDA auf WSL geht zur öffentlichen Vorschau
Microsoft angekündigt dass es sich mit NVIDIA zusammengetan hat, um ein Tool bereitzustellen, das GPU-beschleunigtes ML-Training innerhalb des Windows-Subsystems für Linux erleichtert. Windows 10 Insider im Dev Channel und Mitglieder des NVDIA Developer Program können auf die Funktion zugreifen.
Diese Vorschau umfasst Unterstützung für vorhandene ML-Tools, Bibliotheken und beliebte Frameworks, einschließlich PyTorch und TensorFlow. Sowie die gesamte Docker- und NVIDIA Container Toolkit-Unterstützung, die in einer nativen Linux-Umgebung verfügbar ist, sodass containerisierte GPU-Workloads, die für die Ausführung unter Linux entwickelt wurden, in WSL 2 unverändert ausgeführt werden können.
Der Einsatz von NVDIA CUDA auf WSL 2 sollte Interesse wecken Windows 10 Anwender im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, GPU-beschleunigtes Deep Learning (DL) auf Microsoft Windows-Plattformen zu nutzen.
NVIDIA hat CUDA entwickelt, um paralleles Computing auf Geräten zu betreiben, die die Grafikprozessoren des Unternehmens verwenden. Die Technologie ermöglicht es Entwicklern, rechenintensive Anwendungen wie ML-Training zu beschleunigen, indem sie zusätzlich die Leistung von GPUs nutzen.
Also, mit CUDA an WSL, können Ihre Computing-Anwendungen das Beste aus NVIDIA-Grafikkarten und PCs mit GPUs herausholen.
Neben der CUDA-Programmierunterstützung können Sie jetzt innerhalb von WSL 2 mit TensorFlow, MXNet, PyTorch und anderen DL-Frameworks arbeiten. Open-Source-Softwarebibliotheken wie RAPIDS stehen Ihnen ebenfalls zur Verfügung.
Mit der GPU-Computing-Unterstützung von WSL 2 sollten Datenwissenschaftler in Zukunft viel schneller ML-Trainingsergebnisse erhalten.
Sind Sie ein KI-Enthusiast oder ein Profi, der NVIDIA CUDA auf WSL 2 erkunden möchte? Sie können Ihre Gedanken oder Erwartungen über den Kommentarbereich unten mitteilen.
