前回は、WSL2からGPUが利用可能になったことを紹介したが（「Windows 10のWSL2からGPUが使えるようになった」）、今回はその続きとしてWSL2でGPUを使う設定を実際にしてみる。いくつか条件はあるものの、作業自体はそれほど難しくない。ただし、GPU利用といっても現時点では計算処理、特にNVIDIAのGPUを使った機械学習関係の処理が主な目的となるので、この分野に興味がないとせっかく設定しても使い道に困るかもしれない。 ここでは、NVIDIAのGPUを搭載したマシンに「CUDA on WSL」を、WSL2側にDockerなどをインストールして、NVIDIAが機械学習用に提供しているコンテナーを動かしている。いわゆるAI開発用の環境だが、これまで、Linuxをインストールしたマシンを用意するのが普通だった。しかし、CUDA on WSLを使えば、WindowsマシンのWSL2か
あけましておめでとうございます(投稿周期を考えるともう正月まで投稿しなさそうなのでフライング) 今年のテーマは「何故HadoopとかMapReduce系は簡単だという風潮があるのにGPGPUは難しいという風潮になるのか？」だった。 別にテーマだったと言っても何かやったわけではないけど… それで「GPGPUも簡単だと思う」みたいなことを書いてたら https://twitter.com/tanakmura/status/672681735990075393 なんか色々あって、今見たら「帰ったらちゃんと書きます」とかおととい書いてたのでちゃんと書こうと思った。 「GPGPUは難しい」と主張することのデメリット 〜Hadoop vs CUDA〜 MapReduce系とか登場当時は、「これで並列が簡単に使える」みたいなことが宣伝されてたよね。(最近あんま見かけない気がするけど) 一方、それに比べて
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