- A versão 20150 do Windows 10 Insider Preview está ao vivo no Canal Dev.
- NVIDIA CUDA no WSL está agora em pré-visualização pública.
- Para obter as últimas notícias sobre as versões de visualização do Windows 10, visite nosso Programa de Insider seção a qualquer hora!
- Para atualizações, correções e análises relacionadas ao Windows 10, confira nosso dedicado Windows 10 página.
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Visualização do Windows 10 Insider construir 20150 acertar o Dev Channel (anteriormente Fast ring) já. Ele trouxe alguns recursos que podem mais tarde ir ao ar com o build 21H1, embora ninguém possa dizer com certeza. Mas se você é um cientista de dados, a construção apresenta algo que pode interessar a você - NVIDIA CUDA no WSL 2.
NVIDIA CUDA no WSL vai para visualização pública
Microsoft anunciado que se uniu à NVIDIA para fornecer uma ferramenta que facilita o treinamento de ML acelerado por GPU dentro do subsistema Windows para Linux. Insiders do Windows 10 no Canal Dev e os membros do NVDIA Developer Program podem acessar o recurso.
Esta visualização inclui suporte para ferramentas, bibliotecas e estruturas populares de ML existentes, incluindo PyTorch e TensorFlow. Bem como todo o suporte Docker e NVIDIA Container Toolkit disponível em um ambiente Linux nativo, permitindo que cargas de trabalho de GPU em contêineres construídas para rodar no Linux sejam executadas como estão dentro do WSL 2.
A implantação de NVDIA CUDA em WSL 2 deve despertar o interesse entre Windows 10 usuários no campo da inteligência artificial. Ele permite que os cientistas de dados aproveitem o aprendizado profundo (DL) acelerado por GPU em plataformas Microsoft Windows.
A NVIDIA desenvolveu o CUDA para potencializar a computação paralela em dispositivos que utilizam as unidades de processamento gráfico da empresa. A tecnologia permite que os desenvolvedores acelerem os aplicativos de computação intensiva, como o treinamento de ML, aproveitando o poder das GPUs, além disso.
Então, com CUDA ativado WSL, seus aplicativos de computação podem obter o máximo das placas gráficas NVIDIA e PCs alimentados por GPUs.
Além do suporte de programação CUDA, agora você pode trabalhar com TensorFlow, MXNet, PyTorch e outras estruturas DL no WSL 2. Bibliotecas de software de código aberto como RAPIDS também estão disponíveis para você.
Com o suporte de computação de GPU chegando ao WSL 2, os cientistas de dados devem obter resultados de treinamento de ML muito mais rápido no futuro.
Você é um entusiasta de IA ou profissional ansioso para explorar NVIDIA CUDA no WSL 2? Você pode compartilhar seus pensamentos ou expectativas por meio da seção de comentários abaixo.
