wsl版的cuda toolkit可以直接在wsl2的Ubuntu20中使用么
时间: 2024-03-04 10:51:37 浏览: 155
是的,WSL 版的 CUDA Toolkit 可以在 WSL 2 的 Ubuntu 20.04 中使用。WSL 2 支持在 Linux 内核中运行 NVIDIA GPU 驱动程序,这意味着你可以在 WSL 2 中使用 CUDA 应用程序。
你可以在 WSL 2 的 Ubuntu 20.04 中安装 CUDA Toolkit,然后使用类似于在 Linux 中使用 CUDA 的方式来编译和运行应用程序。需要注意的是,在 WSL 2 中使用 CUDA 时,你需要确保你的 NVIDIA GPU 驱动程序已经正确安装,并且你的 GPU 驱动程序版本与 CUDA 版本兼容。
相关问题
nvidia-cuda-toolkit和wsl版的cuda toolkit的区别是什么
`nvidia-cuda-toolkit` 是 Linux 平台上 NVIDIA 官方提供的 CUDA 开发工具包,用于在 Linux 上开发 CUDA 应用程序。这个工具包包含了 CUDA 编译器、CUDA 运行时库、CUDA 工具等。`nvidia-cuda-toolkit` 支持多种 Linux 发行版,如 Ubuntu、Debian、Red Hat 等,并且可以与各种 NVIDIA 的 GPU 配合使用。
WSL 版的 CUDA Toolkit 是专为 Windows Subsystem for Linux (WSL) 开发的 CUDA 工具包。它允许在 Windows 10 上运行的 WSL 中编译和运行 CUDA 应用程序。WSL 版的 CUDA Toolkit 包括了 CUDA 编译器、CUDA 运行时库、CUDA 工具等,并且可以与 WSL 中安装的 NVIDIA GPU 配合使用。
总的来说,`nvidia-cuda-toolkit` 适用于基于 Linux 的开发环境,而 WSL 版的 CUDA Toolkit 适用于在 Windows 10 上使用 WSL 的开发环境。
wsl ubuntu cuda cudnn
### 安装和配置 CUDA 和 CuDNN
#### 准备工作
为了确保顺利安装,在开始前需确认已正确设置 Windows Subsystem for Linux (WSL2) 并选择了合适的 Ubuntu 版本。对于 WSL2 的启用和支持 GPU 加速,Windows 需要满足特定条件并安装必要的驱动程序[^1]。
#### 下载 CUDA Toolkit
访问 NVIDIA 官方网站获取适用于 WSL2 的 CUDA Toolkit。选择适合的操作系统版本(即 WSL-Ubuntu),并按照官方指导完成下载过程。值得注意的是,应仔细核对所选版本是否兼容当前使用的硬件环境及操作系统版本[^2]。
#### 安装 CUDA Toolkit
将下载得到的 .deb 文件传输至 WSL 中 `/home` 目录下,之后执行以下命令来安装 CUDA:
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004_11.4.0-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
以上操作会自动处理依赖关系并完成 CUDA 工具链的部署。
#### 设置环境变量
为了让系统能够识别新安装的 CUDA 库路径,编辑 `~/.bashrc` 或者其他 shell 初始化脚本文件,添加如下两行内容以便更新 PATH 及 LD_LIBRARY_PATH 环境变量:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
使更改生效可以运行 source 命令加载新的配置:
```bash
source ~/.bashrc
```
#### 获取 cuDNN 库
前往 [NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),依据先前安装好的 CUDA 版本来挑选相匹配的 cuDNN 发布版。同样地,把 tarball 形式的压缩包放置于 `/home` 路径之下。
#### 解压并安装 cuDNN
解压缩 cuDNN 文件,并将其拷贝到 CUDA 安装目录内:
```bash
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-cuda*.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
```
最后记得重新启动终端窗口让所有改动起效。
#### 测试安装成果
可以通过编译简单的测试案例验证 CUDA 是否正常运作;也可以尝试编写一段 PyTorch 代码片段检测 GPU 支持情况:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回 True,则说明一切准备就绪!
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