El Subsistema de Windows para Linux (WSL) es una utilidad desarrollada por Microsoft para ayudar a los usuarios de Windows que ejecutan herramientas de línea de comandos nativas de Linux que no se han modificado directamente en el entorno de Windows. No es necesario utilizar ningún otro middleware. WSL ha existido por más de 4 años, en Microsoft Build 2016, y según Microsoft, ahora tiene más de 3.5 millones de dispositivos activos mensualmente.
WSL ya tiene la versión 2 (WSL 2), pero todavía hay una manera de continuar el problema sin cambios, lo que permite a los usuarios ejecutar Linux en Windows 10 y admitir una conexión directa y sin problemas de aplicaciones de Windows. 10 con aplicaciones WSL2 a través de localhost. Pero mencionar especialmente una serie de ajustes avanzados, incluida la capacidad de admitir completamente el kernel (Linux) en la distribución instalada en el sistema.
Recientemente, Redmond Company ha continuado anunciando una característica que la comunidad de usuarios esperaba desde hace mucho tiempo: la computación con GPU, que se puede utilizar en tareas de aprendizaje automático, en WSL 2.
Una vista previa de la computación de GPU ahora está disponible en WSL 2 para Windows Insiders (Build 20150 y superior). Esta vista previa admitirá flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Específicamente, permite a los profesionales y estudiantes de inteligencia artificial entrenar sus modelos de ML en la GPU en el ecosistema de Windows.
NVIDIA CUDA
La capacidad de admitir NVIDIA CUDA ha estado en Windows durante años. Sin embargo, hay muchas aplicaciones de cálculo CUDA que se ejecutan solo en el entorno nativo de Linux. Para superar este problema, Microsoft se ha asociado con NVIDIA para agregar soporte para CUDA directamente en WSL 2. Como tal, WSL 2 ahora incluye soporte para herramientas ML, bibliotecas y marcos universales. Las variables existentes, incluidas PyTorch y TensorFlow, así como todos los Docker y NVIDIA Container Toolkit disponibles en el entorno nativo de Linux, permiten que las cargas de trabajo relacionadas con GPU diseñadas para ejecutarse en Linux ahora puedan ejecutarse normalmente en WSL 2.
DirectML
En los últimos años, la demanda de cursos de IA y ML ha aumentado, y las plataformas de aprendizaje en línea desempeñan un papel importante en la educación de la fuerza laboral y de los estudiantes en informática. Antes de ese hecho, Microsoft también lanzará pronto el paquete de vista previa de TensorFlow con el backend de DirectML. Los estudiantes y los principiantes pueden usar los modelos de tutoriales de TensorFlow o ejemplos ilustrativos para comenzar a sentar las bases de su futuro.
Además, Microsoft también planea abrir la base de código fuente TensorFlow que funciona con DirectML en los próximos meses. AMD, Intel y NVIDIA también están lanzando controladores que permiten que este paquete DirectML TensorFlow se ejecute en Windows y dentro de WSL.
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El Subsistema de Windows para Linux (WSL) es una utilidad desarrollada por Microsoft para ayudar a los usuarios de Windows que ejecutan herramientas de línea de comandos nativas de Linux que no se han modificado directamente en el entorno de Windows. No es necesario utilizar ningún otro middleware. WSL ha existido por más de 4 años, en Microsoft Build 2016, y según Microsoft, ahora tiene más de 3.5 millones de dispositivos activos mensualmente.
WSL ya tiene la versión 2 (WSL 2), pero todavía hay una manera de continuar el problema sin cambios, lo que permite a los usuarios ejecutar Linux en Windows 10 y admitir una conexión directa y sin problemas de aplicaciones de Windows. 10 con aplicaciones WSL2 a través de localhost. Pero mencionar especialmente una serie de ajustes avanzados, incluida la capacidad de admitir completamente el kernel (Linux) en la distribución instalada en el sistema.
Recientemente, Redmond Company ha continuado anunciando una característica que la comunidad de usuarios esperaba desde hace mucho tiempo: la computación con GPU, que se puede utilizar en tareas de aprendizaje automático, en WSL 2.
Una vista previa de la computación de la GPU ahora está disponible en WSL 2 para Windows Insiders (compilación 20150 y superior). Esta vista previa admitirá flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Específicamente, permite a los profesionales y estudiantes de inteligencia artificial entrenar sus modelos de ML en la GPU en el ecosistema de Windows.
NVIDIA CUDA
La capacidad de admitir NVIDIA CUDA ha estado en Windows durante años. Sin embargo, hay muchas aplicaciones de cálculo CUDA que se ejecutan solo en el entorno nativo de Linux. Para superar este problema, Microsoft se ha asociado con NVIDIA para agregar soporte para CUDA directamente en WSL 2. Como tal, WSL 2 ahora incluye soporte para herramientas ML, bibliotecas y marcos universales. Las variables existentes, incluidas PyTorch y TensorFlow, así como todos los Docker y NVIDIA Container Toolkit disponibles en el entorno nativo de Linux, permiten que las cargas de trabajo relacionadas con GPU diseñadas para ejecutarse en Linux ahora puedan ejecutarse normalmente en WSL 2.
DirectML
En los últimos años, la demanda de cursos de IA y ML ha aumentado, y las plataformas de aprendizaje en línea desempeñan un papel importante en la educación de la fuerza laboral y de los estudiantes en informática. Antes de ese hecho, Microsoft también lanzará pronto el paquete de vista previa de TensorFlow con el backend de DirectML. Los estudiantes y los principiantes pueden usar los modelos de tutoriales de TensorFlow o ejemplos ilustrativos para comenzar a sentar las bases de su futuro.
Además, Microsoft también planea abrir la base de código fuente TensorFlow que funciona con DirectML en los próximos meses. AMD, Intel y NVIDIA también están lanzando controladores que permiten que este paquete DirectML TensorFlow se ejecute en Windows y dentro de WSL.