はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
Windows Subsystem for Linux（WSL）のGUI設定画面が間もなくリリース、メモリの自動縮退機能は正式版に
Windows Subsystem for Linux（WSL）のGUI設定画面が間もなくリリース、メモリの自動縮退機能は正式版に マイクロソフトは、Windows上でLinuxの機能を利用できるWindows Subsystem for Linux（WSL）のGUIによる設定画面を開発中であることを明らかにしました。 また、現在実験的機能となっているメモリの自動縮退機能が正式版になることも明らかにしました。 WSLのGUI設定画面が登場 これまでWSLの設定は「.wslconfig」ファイルによって行う必要がありました。 間もなく、この設定ファイルと互換性のあるGUI設定画面が登場予定です。これにより、WSLのメモリサイズ、プロセッサ数、スワップサイズやスワップファイル、セーフモードでの起動など、これまで設定ファイルを書き換える必要があった設定をGUIから容易に行えるようになります。 メ
Unlock a new era of innovation with Windows Copilot Runtime and Copilot+ PCs
I am excited to be back at Build with the developer community this year. Over the last year, we have worked on reimagining Windows PCs and yesterday, we introduced the world to a new category of Windows PCs called Copilot+ PCs. Copilot+ PCs are the fastest, most intelligent Windows PCs ever with AI infused at every layer, starting with the world’s most powerful PC Neural Processing Units (NPUs) c
はじめに 私は普段、検証用のLinux環境として、個人のWindows PC上に導入した仮想化ソフトウェア(VMWare Workstation Pro)内にゲストOSとしてインストールしたLinuxを使用しています。 一方、仕事用のWindows PCの場合は、基本的に社内で承認されたソフトウェアのみ利用可能であるため、簡単に社外のサイトから仮想化ソフトウェアを導入し、その中にLinuxをインストールするということができません。ただ、Linux環境があると、Linuxでしか対応してないコマンド等があるので、何かと便利です。 そこで、仕事用のPCに限り、今回WSL(Windows Subsystem Linux)を導入してLinux環境を作成しました。 ただ、仮想化ソフトウェア上にLinuxをインストールする場合と違い、色々つまずきポイントがありましたので、WSLを導入・使用する上で、よく
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【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
GUI設定アプリを追加へ ～「Windows Subsystem for Linux」（WSL）の2024年5月改善／メモリの自動回収など、“実験的”として提供されていた機能の一部も既定で有効化
WSLの導入・使用関連で陥りやすいポイント - Qiita