- Windows 10 Insider Preview build 20150 está disponible en el canal de desarrollo.
- NVIDIA CUDA en WSL ahora está en versión preliminar pública.
- Para obtener las últimas noticias sobre las compilaciones de vista previa de Windows 10, visite nuestro Programa Insider sección en cualquier momento!
- Para obtener actualizaciones, correcciones y revisiones relacionadas con Windows 10, consulte nuestro Windows 10 página.
Este software mantendrá sus controladores en funcionamiento, lo que lo mantendrá a salvo de errores comunes de la computadora y fallas de hardware. Verifique todos sus controladores ahora en 3 sencillos pasos:
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Vista previa de Windows 10 Insider
construir 20150 ya llega al Dev Channel (anteriormente Fast Ring). Trajo un par de características que luego pueden estar disponibles con la compilación 21H1, aunque nadie puede asegurarlo. Pero si es un científico de datos, la compilación presenta algo que puede interesarle: NVIDIA CUDA en WSL 2.NVIDIA CUDA en WSL pasa a la vista previa pública
Microsoft Anunciado que se asoció con NVIDIA para ofrecer una herramienta que facilita el entrenamiento ML acelerado por GPU dentro del Subsistema de Windows para Linux. Información privilegiada de Windows 10 en el canal de desarrollo y los miembros del programa para desarrolladores de NVDIA pueden acceder a la función.
Esta vista previa incluye compatibilidad con herramientas, bibliotecas y marcos populares de AA existentes, incluidos PyTorch y TensorFlow. Además de todo el soporte de Docker y NVIDIA Container Toolkit disponible en un entorno nativo de Linux, lo que permite que las cargas de trabajo de GPU en contenedores creadas para ejecutarse en Linux se ejecuten tal cual dentro de WSL 2.
El despliegue de NVDIA CUDA en WSL 2 debería despertar el interés entre Windows 10 usuarios en el campo de la inteligencia artificial. Permite a los científicos de datos aprovechar el aprendizaje profundo (DL) acelerado por GPU en plataformas Microsoft Windows.
NVIDIA desarrolló CUDA para potenciar la computación paralela en dispositivos que utilizan las unidades de procesamiento de gráficos de la empresa. La tecnología permite a los desarrolladores acelerar las aplicaciones de computación intensiva, como el entrenamiento ML, aprovechando además la potencia de las GPU.
Entonces, con CUDA en WSL, sus aplicaciones informáticas pueden aprovechar al máximo las tarjetas gráficas NVIDIA y las PC con tecnología de GPU.
Además del soporte de programación CUDA, ahora puede trabajar con TensorFlow, MXNet, PyTorch y otros marcos DL dentro de WSL 2. Las bibliotecas de software de código abierto como RAPIDS también están disponibles para usted.
Con el soporte informático de GPU llegando a WSL 2, los científicos de datos deberían obtener resultados de entrenamiento de ML mucho más rápido en el futuro.
¿Eres un entusiasta de la IA o un profesional ansioso por explorar NVIDIA CUDA en WSL 2? Puede compartir sus pensamientos o expectativas a través de la sección de comentarios a continuación.
