概览
- Windows 配置 WSL CUDA 环境
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- 0. 安装前准备
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- 0.0 系统要求
- 0.1 WSL 安装
- 0.2 WSL 版本设置
- 0.3 下载
- 1. 驱动安装配置
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- 1.0 安装主机 CUDA 驱动
- 1.1 WSL 安装 CUDA 驱动
- 2. 环境安装
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- 2.0 MiniConda
- 2.1 Pytorch
- 2.2 Conda 环境 Tips
- 2.3 安装后检查
- Reference
Windows 配置 WSL CUDA 环境
目的：日常办公主机装配了 Windows10系统，课题工作主要在远程Linux主机上完成，但偶尔需要在本地主机进行代码测试开发，双系统切换效率太低，因此想利用Windows中的Linux子系统（WSL）完成相应功能
说明：在Windows 10 21H2或者Windows 11版本，启用WSL V2版本后可以在WSL中使用系统的GPU资源，进而使用PyTorch等深度学习工具或者利用NVIDIA-Docker实现容器化GPU使用
0. 安装前准备
0.0 系统要求
系统至少为Windows10 21H2版本，或者为Windows 11, 如果是低版本，需要先升级。可以按住 Win+R 输入 winver 查看系统版本
0.1 WSL 安装
按照 设置->应用->程序和功能->启用或关闭 Windows 功能的步骤，确认将WSL启用：
设置完成，更新重启之后，打开 Microsoft Store 应用商店，安装 Ubuntu-20.04 或者其他个人习惯使用的 Linux 发行版。
安装完成之后可以打开，进入 Ubuntu-20.04 终端，完成系统设置，按照要求设置用户名和密码之后可以进入如下界面：
0.2 WSL 版本设置
（Windows11 可忽略，版本自带是V2）确保 WSL 版本是 V2，可以通过 wsl.exe -l -v 查看对应版本：
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