Windows 10 Linux子系统：借助英特尔、AMD、NVIDIA驱动程序实现GPU加速

NVIDIA、英特尔和AMD已经宣布支持微软的新努力，将图形处理器支持引入用于Linux的Windows10Windows子系统，以增强机器学习培训。

周三，在微软重新组织的测试结构下，Windows10版本20150的开发频道预览版提供了图形处理器对无线SL的支持，这使得它可以测试不与未来特定功能版本捆绑在一起的Windows10版本。

几周前，微软在Build 2020上宣布了即将推出的GPU对WSL的支持，以及对运行Linux GUI应用程序的支持。针对WSL的GPU访问的这一举措旨在将在WSL2中运行的应用程序的性能提升到与Windows上运行的应用程序相当的水平。

20150更新包括对NVIDIA的CUDA并行计算平台和GPU的支持，以及来自AMD和英特尔的GPU。它还支持DirectML(直接机器学习)，即微软的Windows10API，用于硬件加速的机器学习。

在Build 2020上，微软透露，它一直在使用其DirectX(Direct 3D 12/D3D12)图形API，为运行在WSL2上的基于Linux的机器学习工作负载带来GPU硬件加速。它为WSL2'；的Linux内核创建了一个定制的基于DirectX的Linux GPU内核驱动程序--dxgkrnl Linux版，该驱动程序可以与微软的Hyper-V一起使用。

以前，GPU虚拟化可用于在虚拟机或容器内运行的Windows，但不能用于Linux客户。

微软认为NVIDIA的CUDA平台对于加强WSL机器学习培训非常重要，两家公司已经推出了针对WSL 2的CUDA预览版，其中包括对关键机器学习工具的支持，比如Facebook的PyTorch和谷歌的TensorFlow。

即使在使用小数据集的情况下，训练ML模型也是一项耗时的计算任务。Windows AI平台团队的项目经理Clarke Rahrig解释说，为了加快培训速度，其中许多工具使用NVIDIA的CUDA作为GPU硬件加速的优化路径，使数据科学家能够在NVIDIA GPU上硬件加速他们的培训脚本。

Windows对NVIDIA CUDA的支持已存在多年。然而，存在各种仅在本地Linux环境中运行CUDA计算应用程序。为了支持与身处其中的专业数据科学家会面，我们将在WSL2中增加对CUDA的支持。

微软还发布了带有DirectML的TensorFlow预览版，并计划在几个月内将其开源。AMD、英特尔和NVIDIA也发布了支持WSL上的DirectML TensorFlow软件包的预览驱动程序。

AMD用于WSL GPU加速的驱动程序与其配备Vega显卡的Radeon和Ryzen处理器兼容。英特尔指出，其WSL驱动程序只在Ubuntu 18.04和Ubuntu 20.04上验证过。

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