- Windows 10 Insider Preview build 20150 è disponibile nel Dev Channel.
- NVIDIA CUDA su WSL è ora in anteprima pubblica.
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Anteprima di Windows 10 Insider costruire 20150 ha già colpito il Dev Channel (precedentemente Fast Ring). Ha portato un paio di funzionalità che potrebbero essere implementate in seguito con la build 21H1, anche se nessuno può dirlo con certezza. Ma se sei un data scientist, la build introduce qualcosa che potrebbe interessarti: NVIDIA CUDA su WSL 2.
NVIDIA CUDA su WSL va in anteprima pubblica
Microsoft annunciato che ha collaborato con NVIDIA per fornire uno strumento che facilita la formazione ML accelerata dalla GPU all'interno del sottosistema Windows per Linux. Addetti ai lavori di Windows 10 nel Dev Channel e i membri del programma per sviluppatori NVDIA possono accedere alla funzione.
Questa anteprima include il supporto per strumenti ML esistenti, librerie e framework popolari, inclusi PyTorch e TensorFlow. Oltre a tutto il supporto di Docker e NVIDIA Container Toolkit disponibile in un ambiente Linux nativo, che consente ai carichi di lavoro GPU containerizzati creati per essere eseguiti su Linux di essere eseguiti così come sono all'interno di WSL 2.
L'implementazione di NVDIA CUDA su WSL 2 dovrebbe suscitare interesse tra Windows 10 utenti nel campo dell'intelligenza artificiale. Consente ai data scientist di sfruttare il deep learning (DL) accelerato da GPU su piattaforme Microsoft Windows.
NVIDIA ha sviluppato CUDA per potenziare il calcolo parallelo su dispositivi che utilizzano le unità di elaborazione grafica dell'azienda. La tecnologia consente agli sviluppatori di accelerare le applicazioni ad alta intensità di calcolo, come la formazione ML, sfruttando inoltre la potenza delle GPU.
Quindi, con CUDA acceso WSL, le tue applicazioni di elaborazione possono ottenere il massimo dalle schede grafiche NVIDIA e dai PC alimentati da GPU.
Oltre al supporto per la programmazione CUDA, ora puoi lavorare con TensorFlow, MXNet, PyTorch e altri framework DL all'interno di WSL 2. Sono disponibili anche librerie software open source come RAPIDS.
Con il supporto del calcolo GPU in arrivo su WSL 2, i data scientist dovrebbero ottenere risultati di training ML molto più velocemente in futuro.
Sei un appassionato di intelligenza artificiale o un professionista desideroso di esplorare NVIDIA CUDA su WSL 2? Puoi condividere i tuoi pensieri o aspettative tramite la sezione commenti qui sotto.
