- Windows 10 Insider Preview build 20150 est en ligne dans le canal de développement.
- NVIDIA CUDA sur WSL est maintenant en avant-première publique.
- Pour obtenir les dernières nouvelles sur les versions préliminaires de Windows 10, visitez notre Programme d'initiés rubrique à tout moment !
- Pour les mises à jour, les correctifs et les critiques liés à Windows 10, consultez notre Windows 10 page.
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Aperçu de Windows 10 Insider construire 20150
a déjà atteint le Dev Channel (anciennement Fast Ring). Il a apporté quelques fonctionnalités qui pourraient être mises en ligne plus tard avec la version 21H1, bien que personne ne puisse le dire avec certitude. Mais si vous êtes un data scientist, la version introduit quelque chose qui pourrait vous intéresser: NVIDIA CUDA sur WSL 2.NVIDIA CUDA sur WSL passe en avant-première publique
Microsoft annoncé qu'il s'est associé à NVIDIA pour fournir un outil qui facilite la formation ML accélérée par GPU au sein du sous-système Windows pour Linux. Initiés de Windows 10 dans le canal de développement et les membres du programme pour développeurs NVDIA peuvent accéder à la fonctionnalité.
Cet aperçu inclut la prise en charge des outils, bibliothèques et frameworks de ML existants, notamment PyTorch et TensorFlow. Ainsi que toute la prise en charge de Docker et NVIDIA Container Toolkit disponible dans un environnement Linux natif, permettant aux charges de travail GPU conteneurisées conçues pour s'exécuter sur Linux de s'exécuter telles quelles dans WSL 2.
Le déploiement de NVDIA CUDA sur WSL 2 devrait susciter l'intérêt des Windows 10 utilisateurs dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il permet aux data scientists de tirer parti de l'apprentissage en profondeur (DL) accéléré par GPU sur les plates-formes Microsoft Windows.
NVIDIA a développé CUDA pour alimenter le calcul parallèle sur les appareils qui utilisent les unités de traitement graphique de l'entreprise. La technologie permet aux développeurs d'accélérer les applications à forte intensité de calcul, telles que la formation ML, en exploitant également la puissance des GPU.
Donc, avec CUDA activé WSL, vos applications de calcul peuvent tirer le meilleur parti des cartes graphiques NVIDIA et des PC alimentés par des GPU.
Outre la prise en charge de la programmation CUDA, vous pouvez désormais travailler avec TensorFlow, MXNet, PyTorch et d'autres frameworks DL dans WSL 2. Des bibliothèques de logiciels open source comme RAPIDS sont également à votre disposition.
Avec la prise en charge du calcul GPU dans WSL 2, les data scientists devraient obtenir des résultats de formation en ML beaucoup plus rapidement à l'avenir.
Êtes-vous un passionné d'IA ou un professionnel désireux d'explorer NVIDIA CUDA sur WSL 2? Vous pouvez partager vos pensées ou vos attentes via la section commentaires ci-dessous.
