wsl 启用gpu

在WSL（Windows Subsystem for Linux）中启用GPU加速需要一系列步骤，以确保硬件和软件之间的兼容性。以下是详细步骤：

1. 确认WSL版本和GPU硬件兼容性

首先，确保你的Windows版本支持WSL2，并且你的GPU与WSL2兼容。WSL2需要Windows 10版本2004（内部版本19041）或更高版本，以及支持虚拟化的处理器。对于GPU，NVIDIA和AMD的某些型号与WSL2兼容，但你需要确保你的GPU驱动是最新的。

2. 安装WSL的GPU驱动

在Windows上安装支持WSL的NVIDIA GPU驱动。这通常可以通过NVIDIA官方网站下载并安装最新的GeForce Game Ready驱动来实现。确保不要在WSL中安装任何Linux显示驱动程序，因为Windows显示驱动程序将同时支持Windows和WSL。

3. 配置WSL以启用GPU加速

在WSL中配置CUDA Toolkit以启用GPU加速。以下是具体步骤：

• ‌安装CUDA Toolkit‌：
  在NVIDIA官网下载与你的GPU和CUDA版本兼容的CUDA Toolkit安装包。然后，在Ubuntu终端中运行以下命令来安装CUDA：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=24.04&target_type=runfile_local 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run
sh cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run

注意：在安装过程中，确保不要安装任何Linux显示驱动程序。

• ‌设置环境变量‌：
  安装完成后，你可能需要更新你的环境变量以确保CUDA工具链（如nvcc）可以在终端中直接使用。编辑你的~/.bashrc文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后，运行source ~/.bashrc来应用更改。

4. 验证GPU是否在WSL中正确启用

最后，验证GPU是否在WSL中正确启用。你可以通过运行nvidia-smi命令来检查NVIDIA GPU的状态。如果一切正常，你将看到一个显示GPU状态、温度、利用率等信息的表格。

此外，你还可以通过编译和运行一个简单的CUDA程序来测试GPU加速是否正常工作。例如，你可以使用NVIDIA提供的CUDA示例代码进行测试：

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make ./deviceQuery

如果deviceQuery程序成功运行并显示你的GPU信息，那么GPU加速就已经在WSL中正确启用了。

通过以上步骤，你应该能够在WSL中成功启用GPU加速，从而在进行机器学习和深度学习等计算密集型任务时获得更好的性能。

4. nvidia-smi segmentation fault in wsl2 but not in Windows

https://github.com/microsoft/WSL/issues/11277

他们得出的结论是，最新的驱动可能不兼容，可能也与不同的电脑配置有关，所以需要降低驱动程序版本。