- Windows 10 Insider Preview build 20150 პირდაპირ ეთერშია Dev Channel- ში.
- NVIDIA CUDA WSL– ზე ახლა საზოგადოების გადახედვაშია.
- Windows 10-ის გადახედვის პროცესის უახლესი ამბების მისაღებად ეწვიეთ ჩვენს გვერდს ინსაიდერული პროგრამა განყოფილება ნებისმიერ დროს!
- Windows 10-სთან დაკავშირებული განახლებების, შესწორებებისა და მიმოხილვებისთვის ეწვიეთ ჩვენს ერთგულებას ვინდოუსი 10 გვერდი
ეს პროგრამა თქვენს დრაივერებს განაგრძობს მუშაობას და ამით გიცავთ კომპიუტერის ჩვეულებრივი შეცდომებისგან და აპარატურის უკმარისობისგან. შეამოწმეთ თქვენი ყველა მძღოლი ახლა 3 მარტივ ეტაპზე:
- ჩამოტვირთეთ DriverFix (დადასტურებული ჩამოტვირთვის ფაილი).
- დააჭირეთ დაიწყეთ სკანირება იპოვონ ყველა პრობლემატური მძღოლი.
- დააჭირეთ განაახლეთ დრაივერები ახალი ვერსიების მისაღებად და სისტემის გაუმართაობის თავიდან ასაცილებლად.
- DriverFix გადმოწერილია ავტორი 0 მკითხველი ამ თვეში.
Windows 10 Insider Preview აშენება 20150 Dev Channel- ში (ყოფილი სწრაფი ბეჭედი) უკვე მოხვდა. მან მოიტანა ორი თვისება, რომლებიც მოგვიანებით შეიძლება პირდაპირ ეთერში ავაშენოთ 21H1, თუმცა ამის თქმა ნამდვილად არავის შეუძლია. თუ მონაცემების მეცნიერი ხართ, კონსტრუქცია წარმოგიდგენთ ისეთ რამეს, რაც შეიძლება დაგაინტერესოთ - NVIDIA CUDA WSL 2-ზე.
NVIDIA CUDA WSL– ზე გადადის საზოგადოებრივ გადახედვაზე
მაიკროსოფტი გამოაცხადა რომ იგი NVIDIA– სთან ერთად მოაწყო ინსტრუმენტი, რომელიც ხელს უწყობს GPU– ს დაჩქარებულ ML ტრენინგებს Windows ქვესისტემებში Linux– ისთვის. ვინდოუსის 10 ინსაიდერები Dev Channel- ში და NVDIA დეველოპერული პროგრამის წევრებს შეუძლიათ ამ ფუნქციაზე წვდომა.
ეს გადახედვა მოიცავს არსებული ML ინსტრუმენტების, ბიბლიოთეკების და პოპულარული ჩარჩოების მხარდაჭერას, მათ შორის PyTorch და TensorFlow. ისევე როგორც Docker და NVIDIA Container Toolkit, რომელიც ხელმისაწვდომია მშობლიურ Linux გარემოში, რაც საშუალებას აძლევს კონტეინერირებულ GPU დატვირთვას, რომელიც აგებულია Linux– ზე, იმუშაოს როგორც WSL 2 – ის შიგნით.
NVDIA CUDA– ს განთავსებამ WSL 2 – ზე ინტერესი უნდა გამოიწვიოს ვინდოუსი 10 მომხმარებლები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ეს საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებს გამოიყენონ GPU- ს დაჩქარებული ღრმა სწავლა (DL) Microsoft Windows პლატფორმებზე.
NVIDIA– მ შეიმუშავა CUDA პარალელური გამოთვლითი მოწყობილობებისთვის მოწყობილობებზე, რომლებიც იყენებენ კომპანიის გრაფიკული დამუშავების ერთეულებს. ეს ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს დეველოპერებს დააჩქარონ გამოთვლითი ინტენსიური პროგრამები, როგორიცაა ML ტრენინგი, GPU– ს ენერგიის გამოყენებით.
ასე რომ, CUDA ჩართულია WSLთქვენს გამოთვლილ პროგრამებს შეუძლიათ მაქსიმალურად გამოიყენონ NVIDIA გრაფიკული ბარათები და კომპიუტერები, რომლებიც მუშაობს GPU– ებით.
CUDA პროგრამირების მხარდაჭერის გარდა, ახლა შეგიძლიათ მუშაობა TensorFlow, MXNet, PyTorch და სხვა DL ჩარჩოებით WSL 2 – ის ფარგლებში. ღია წყაროების პროგრამული ბიბლიოთეკები, როგორიცაა RAPIDS, ასევე თქვენთვის ხელმისაწვდომია.
GPS გამოთვლის მხარდაჭერასთან WSL 2-ზე, მონაცემების მეცნიერები უფრო სწრაფად უნდა მიიღონ ML ტრენინგის შედეგები.
ხართ AI ენთუზიასტი ან პროფესიონალი, ვისაც სურს შეისწავლოს NVIDIA CUDA WSL 2 – ზე? თქვენი აზრები ან მოლოდინები შეგიძლიათ გაუზიაროთ კომენტარების განყოფილების ქვემოთ.
