在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。


此次更新包括对 NVIDIA CUDA 和 DirectML 的支持。CUDA 的初始预览包括对现有机器学习工具、库和流行框架（包括 PyTorch 和 TensorFlow）的支持，以及本机 Linux 环境中可用的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持，允许构建在 Linux 上运行的容器化 GPU 工作负载在 WSL 2 中按原样运行，让开发者可以在本地 Windows 计算机上进行开发和实验。它的面向目标是专业人士。
DirectML 则更加针对初学者，能够让使用者跨 AMD、Intel 和 NVIDIA GPU，在 Windows 硬件上实现加速，体验机器学习的工作负载。这次预览版本发布了带有 DirectML 后端的 TensorFlow 预览包，初学者可以从 TensorFlow 教程模型或微软提供的示例开始学习。
微软表示，计划在接下来的几个月中开源与 DirectML 一起使用的 TensorFlow 代码扩展库。

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看上去，用DirectML似乎可以用核显跑ai

重点是，终于可以一边打游戏一边ai开发？ 人生如梦

性能有影响吗

前使用的是wsL1，不知道如何升级到wsl2。

mac把unix\linux的用户差不多吸光了，win这样折腾wsl能吸点过来不

回复4#cainiao1v1
没有吧？有这么夸张吗？ iOS fly ~

mac底端和linux没啥区别了，一打开终端，就是一liunx

终于不用折腾linux了
用linux做桌面系统真是煎熬

Win桌面，写代码进WSL，挺好的，而且文件系统共通 iOS fly ~

回复6#321312
除了终端呢？ iOS fly ~

mac没有nvidia驱动吧，python的三方库也不全。去年为了在mac里跑个环境，拿源代码回来连改带编译花了一周的时间，然后还是有几个额外的包没编译成，一气之下买了台新电脑

非常好啊

折腾一晚上了，还是没装成功。。。跑CUDA samples提示：docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

微软的思路应该是cuda转directx 再通过虚拟机机制api forword到本地dx驱动 性能不清楚 但对linux gfx生态没有任何帮助 只是为自家dx服务罢了小尾巴~

看官方文档啊：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/wsl2-index


2020年WSL的roadmap包括：支持GPU、支持linux GUI app
https://devblogs.microsoft.com/commandline/the-windows-subsystem-for-linux-build-2020-summary/


GPU支持目前是预览，适合喜欢折腾的。

CUDA能转DirectX，兄弟你的想法很大胆啊。。。

卧槽，厉害啊，Mac现在都不支持CUDA了。 iOS fly ~

时候能解决IO啊，唉，9p现在慢的丧失可用性了 iOS fly ~

回复15#veblen
intel都号称搞出cuda转dpc上gpu了 不信微软搞不出来小尾巴~

wsl 2与Windows都是跑在hyper v上的。Windows并不是wsl 2的宿主。为啥要将CUDA转DirectX？

回复6#321312


我倒是觉得 mac从api到各种命令和linux比还是有很多似是而非的东西，wsl命令行用起来更接近真实的linux

回复19#howlet
因为物理gpu是给windows host的小尾巴~

mac是FreeBSD改的吧，不是linux

回复22#z16166

mach微内核套freebsd子系统。确实bsd亲缘关系更近。epoll用不了，一堆常用工具也和gnu的有区别

用kqueue

回复6#321312
好多东西都要安装。自动运行啥的还是linux来的方便 iOS fly ~