- विंडोज 10 इनसाइडर प्रीव्यू बिल्ड 20150 देव चैनल में लाइव है।
- WSL पर NVIDIA CUDA अब सार्वजनिक पूर्वावलोकन में है।
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यह सॉफ़्टवेयर आपके ड्राइवरों को चालू रखेगा, इस प्रकार आपको सामान्य कंप्यूटर त्रुटियों और हार्डवेयर विफलता से सुरक्षित रखेगा। 3 आसान चरणों में अब अपने सभी ड्राइवरों की जाँच करें:
- ड्राइवर फिक्स डाउनलोड करें (सत्यापित डाउनलोड फ़ाइल)।
- क्लिक स्कैन शुरू करें सभी समस्याग्रस्त ड्राइवरों को खोजने के लिए।
- क्लिक ड्राइवर अपडेट करें नए संस्करण प्राप्त करने और सिस्टम की खराबी से बचने के लिए।
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विंडोज 10 इनसाइडर प्रीव्यू बिल्ड 20150 देव चैनल (पूर्व में फास्ट रिंग) को पहले ही हिट कर चुका है। यह कुछ विशेषताएं लेकर आया है जो बाद में 21H1 के निर्माण के साथ लाइव हो सकते हैं, हालांकि कोई भी निश्चित रूप से यह नहीं बता सकता है। लेकिन अगर आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं, तो बिल्ड कुछ ऐसा पेश करता है जो आपकी रुचि ले सकता है- WSL 2 पर NVIDIA CUDA।
WSL पर NVIDIA CUDA सार्वजनिक पूर्वावलोकन में जाता है
माइक्रोसॉफ्ट की घोषणा की कि इसने NVIDIA के साथ मिलकर एक उपकरण प्रदान किया है जो Linux के लिए Windows सबसिस्टम के भीतर GPU त्वरित ML प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करता है। विंडोज 10 अंदरूनी सूत्र देव चैनल में और एनवीडीआईए डेवलपर प्रोग्राम के सदस्य इस सुविधा का उपयोग कर सकते हैं।
इस पूर्वावलोकन में मौजूदा ML टूल, लाइब्रेरी और लोकप्रिय फ्रेमवर्क के लिए समर्थन शामिल है, जिसमें PyTorch और TensorFlow शामिल हैं। साथ ही सभी डॉकर और एनवीआईडीआईए कंटेनर टूलकिट समर्थन एक देशी लिनक्स वातावरण में उपलब्ध है, जो कि डब्ल्यूएसएल 2 के अंदर चलने के लिए लिनक्स पर चलने के लिए निर्मित कंटेनरीकृत जीपीयू वर्कलोड की अनुमति देता है।
WSL 2 पर NVDIA CUDA की तैनाती के बीच रुचि जगानी चाहिए विंडोज 10 कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में उपयोगकर्ता। यह डेटा वैज्ञानिकों को माइक्रोसॉफ्ट विंडोज प्लेटफॉर्म पर जीपीयू-एक्सेलरेटेड डीप लर्निंग (डीएल) का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।
NVIDIA ने कंपनी की ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट का उपयोग करने वाले उपकरणों पर समानांतर कंप्यूटिंग को शक्ति देने के लिए CUDA विकसित किया। प्रौद्योगिकी डेवलपर्स को जीपीयू की शक्ति का लाभ उठाकर, एमएल प्रशिक्षण जैसे गणना-गहन अनुप्रयोगों में तेजी लाने में सक्षम बनाती है।
तो, CUDA के साथ डब्ल्यूएसएल, आपके कंप्यूट एप्लिकेशन NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड और GPU द्वारा संचालित पीसी का अधिकतम लाभ उठा सकते हैं।
CUDA प्रोग्रामिंग सपोर्ट के अलावा, अब आप WSL 2 के भीतर TensorFlow, MXNet, PyTorch और अन्य DL फ्रेमवर्क के साथ काम कर सकते हैं। रैपिड्स जैसे ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी भी आपके लिए उपलब्ध हैं।
WSL 2 में GPU कंप्यूट सपोर्ट आने के साथ, डेटा वैज्ञानिकों को आगे चलकर ML प्रशिक्षण के परिणाम बहुत तेज़ी से मिलने चाहिए।
क्या आप एक AI उत्साही या पेशेवर हैं जो WSL 2 पर NVIDIA CUDA का पता लगाने के लिए उत्सुक हैं? आप अपने विचार या अपेक्षाएं नीचे टिप्पणी अनुभाग के माध्यम से साझा कर सकते हैं।
