待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
Ubuntu 20.04LTS + GPU に cuda, Anaconda, Tensorflow, Pytorch を入れる - Qiita
Ubuntu 20.04LTS + GPU に cuda, Anaconda, Tensorflow, Pytorch を入れるUbuntuGPUTensorFlowPyTorch 書くこと無いくらいに簡単に入りましたが、一応メモっときます。 手順 Ubuntu 20.04LTS デスクトップをインストールする。 https://jp.ubuntu.com/download インストール後の処理をして、ソフトウェアのアップデートが終わるのを待つ。 Ubuntu デスクトップにログインして、左下のメニューを開くと、中に「ソフトウェアアップデート」というメニューがあるのでそれを開く。 開いたウィンドウの中に「追加のドライバ」というタブがある。GPU が認識されていれば「nvidiaのドライバを使う」という項目がいくつかあって、バージョンが選べる。適切なバージョン (GTX/RTX 系なら 44
CUDAを一枚の絵にまとめてみた - OPTiM TECH BLOG
まえがき 初めまして、R&Dチームの宮﨑です。趣味はFPSをやってます。150時間やってますが未だにドンかつを食べられていません。普段は深層学習のベンチマークを取ったりしています。 実はひと昔前からあった深層学習。近年実用性が増して一大ブームとなっています。実用的になった背景の一つとしてGPUを用いた高速化により深層学習の学習及び推論が実用的な時間で実行できるようになったことがあります。NVIDIAから提供されるCUDAを用いるとC言語に拡張を加えた形式でCPU+GPUのヘテロジニアスコンピューティングを記述できます。 CUDAを使用するにはCPU+GPUの環境がどのようなハードウェア構成をしており、その上でCUDAがどのようなシステムを構築しているのかを理解する必要があります。この理解なしに漫然とサンプルコードを真似するだけでは意図通りのパフォーマンスが出なかったり、そもそもAPIの意味
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「WSL 2」にCUDA対応など3つの新機能 ～「Windows 10」Build 20150がDevチャネルに。ISOイメージファイルも／「マップ」アプリの地図データは“TomTom”ベースへ
