리눅스31 WSL 2에서 GPU accelerated machine learning training(GPU 사용하기) - 2 docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#installing-wsl2 CUDA on WSL :: CUDA Toolkit Documentation Windows Subsystem for Linux (WSL) is a Windows 10 feature that enables users to run native Linux command-line tools directly on Windows. WSL is a containerized environment within which users can run Linux native applications from the command line of the Wi docs.nvidia.com 위 링크를 참고해서 WSL에 cuda.. 2021. 1. 4. WSL 2에서 GPU accelerated machine learning training(GPU 사용하기) - 1 Windows Insider SDK는 WSL 2 인스턴스 내에서 GPU 하드웨어 가속을 위해 NVIDIA CUDA를 사용하는 기존 ML 도구, 라이브러리 및 인기있는 프레임 워크 실행을 지원합니다. 여기에는 PyTorch 및 TensorFlow는 물론 기본 Linux 환경에서 사용 가능한 모든 Docker 및 NVIDIA Container Toolkit 지원이 포함 다음 기능은 Windows 10 시험판 버전에서 사용할 수 있으며 변경 될 수 있음 이 미리보기를 사용하려면 Windows 참가자 프로그램에 등록 (아래 링크) insider.windows.com/en-us/getting-started#register Windows Insider Program Become an Insider: be one o.. 2021. 1. 3. WSL 2를 위한 파이썬 설치 VS code를 실행시킨뒤 Extension을 클릭해 python을 검색한다. Install in WSL : Ubuntu 20.04를 선택해 설치한다. 파이썬이 설치되면 아래 Select Python Interpreter 표시가 나옴 여기서 선택해주면 됨 2021. 1. 3. WSL 2에서 Docker 사용 예제 1.폴더를 새로 만든 후 그 경로에 git clone https://github.com/mattwojo/helloworld-django.git 입력 참고 - tools를 사용하는 동일한 파일 시스템에 항상 코드를 저장 → 이렇게하면 파일 액세스 성능이 더 빨라짐 - 이 예에서는 Linux 배포판 (Ubuntu)을 사용하고 있으며 프로젝트 파일을 WSL 파일 시스템 \\ wsl \에 저장 - Windows 파일 시스템에 프로젝트 파일을 저장하면 WSL에서 Linux 도구를 사용하여 해당 파일에 액세스 할 때 작업 속도가 상당히 느려짐 2. 디렉토리 변경 cd helloworld-django 3. VS Code 열기 code . 아래 보면 WSL Linux distro가 잘 연결된 것을 확인 4. CTRL+.. 2021. 1. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
