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帮助在 WSL2 上安装 Nvidia CUDA

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帮助在 WSL2 上安装 Nvidia CUDA

我正在尝试遵循该指南，但没有效果。https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#known-limitations

满足系统要求：

cat /proc/version
Linux version 5.4.72-microsoft-standard-WSL2 (oe-user@oe-host) (gcc version 8.2.0 (GCC)) #1 SMP Wed Oct 28 23:40:43 UTC 2020

在windows端，安装最新版本：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl

按照说明安装 cuda 工具包：

sudo apt-get install cuda-toolkit-11-2

尝试运行 BlackScholes 示例：

cd /usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes
sudo make
./BlackScholes
[./BlackScholes] - Starting...
CUDA error at ../../common/inc/helper_cuda.h:779 code=100(cudaErrorNoDevice) "cudaGetDeviceCount(&device_count)"

Nvidia-smi：

nvidia-smi
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

怎么了？

答案1

我也遇到过类似的问题，我必须确保我的 Windows 10 Pro Insider Preview 设置为 Dev 选项。我将其设置为 Beta，这是不正确的。

然后我发现了这个非常有用的指南：https://dinhanhthi.com/docker-wsl2-windows/#wsl-%2B-windows

然后是这个指南，它使工具包能够发挥作用：https://medium.com/swlh/how-to-install-the-nvidia-cuda-toolkit-11-in-wsl2-88292cf4ab77

我还在某处读到过（现在找不到了），Cuda Toolkit 11-0 & 10-2 正是您所需要的。显然 11-2 不起作用。

我花了大约 3 周的时间试图自己弄清楚这一切，希望这对你有用。

编辑：我仍然无法让 Docker 工作，但是 GPU 正在被 TensorFlow 读取和使用，并且nvidia-smi可以工作。

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