在Windows子系统Linux中安装和配置GPU支持

随着深度学习和人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者需要在本地环境中进行GPU加速计算。Windows 10和Windows 11提供了Windows Subsystem for Linux（WSL）功能，允许用户在Windows系统上运行Linux环境。本文将详细介绍如何在WSL中安装和配置GPU支持，以便在Linux子系统内调用GPU进行计算。

一、准备工作

在开始之前，请确保您的Windows系统满足以下条件：

Windows 10或Windows 11操作系统。

启用WSL功能。可以通过“启用或关闭Windows功能”选项进行启用。

安装NVIDIA GPU驱动程序。

二、安装NVIDIA驱动程序

在WSL中调用GPU之前，需要在Windows上安装NVIDIA驱动程序。以下是安装步骤：

访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/Download/Driver.aspx）。

选择您的NVIDIA GPU型号和Windows版本。

下载并安装驱动程序。

三、安装WSL2

为了获得更好的性能和兼容性，建议安装WSL2。以下是安装步骤：

打开Windows设置。

选择“更新与安全”。

点击“Windows功能”。

勾选“Windows Subsystem for Linux (WSL 2)”选项。

重启计算机。

四、安装Linux发行版

在WSL2中安装一个Linux发行版，例如Ubuntu。以下是安装步骤：

在Windows搜索栏中输入“Windows Store”。

打开Windows Store。

搜索“Ubuntu”。

点击“获取”按钮安装Ubuntu。

五、安装CUDA和cuDNN

在WSL2中安装CUDA和cuDNN，以便在Linux子系统内调用GPU。以下是安装步骤：

打开WSL2终端。

安装CUDA。您可以从NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit，然后按照官方文档进行安装。

安装cuDNN。您可以从NVIDIA官方网站下载cuDNN库，然后解压到指定目录。

六、配置环境变量

为了在WSL2中调用GPU，需要配置环境变量。以下是配置步骤：

打开WSL2终端。

编辑.bashrc文件：`nano ~/.bashrc`。

添加以下行到文件末尾：

保存并关闭文件。

使.bashrc文件生效：`source ~/.bashrc`。

七、测试GPU支持

在WSL2中测试GPU支持，确保一切配置正确。以下是测试步骤：

打开WSL2终端。

运行以下命令：

如果看到GPU信息，则表示GPU支持已成功配置。

通过以上步骤，您已经在Windows子系统Linux中成功安装和配置了GPU支持。现在，您可以在WSL2中运行深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并利用GPU加速计算。