微軟宣布WSL(Windows Subsystem for Linux)中的GPU加速機器學習訓練支援,已經在Windows 11以及Windows 10 21H2正式提供。微軟在2020年中的時候,首次發布了這項新功能,經過了一年,微軟在過程中與AMD、英特爾和Nvidia中的科學家和工程師合作,使這項功能更為完善。

該功能的進展之一,便是Nvidia CUDA已經支援WSL中現有的機器學習工作流程。微軟提到,從公開預覽版發布以來,他們的更新重點便擺在,要確保WSL能夠完全支援專業機器學習工作負載,這包括資料科學家和工程師,在日常中會使用的Linux工具、函式庫和框架。Nvidia CUDA便是其中之一。

過去一年微軟和Nvidia合作,逐步改善在WSL的CUDA開發體驗,透過最佳化CUDA驅動程式,CUDA程式在WSL能以最佳效能運作,Nvidia提到,不少開發者關注CUDA程式在WSL環境,所需要付出的額外執行成本。

目前從Blender(下圖)基準來看,WSL存在的額外成本小於1%,另外,在Rodinia和GenomeWorks等基準,在WSL環境的執行速度,已經比起Nvidia CUDA剛開始支援WSL時快上不少,甚至在不少情況已經接近原生環境。

另外,現在開發者也可以使用WSL中的DirectML,來跨GPU供應商進行機器學習訓練。DirectML是DirectX家族中與硬體無關的機器學習函式庫,支援在任何支援DirectX 12的GPU上,執行GPU加速的機器學習訓練和推理。

藉由將DirectML作為後端與TensorFlow搭配使用,能夠讓更多用戶在Windows上開發,以GPU加速機器學習訓練的用例。而微軟在和AMD、英特爾和Nvidia密切合作之後,現在TensorFlow-DirectML已經正式發布,能夠支援不同機器學習應用領域的工作負載。

微軟提到,要使用這項最新的功能,首先需要根據系統中的GPU,安裝最新來自AMD、英特爾和Nvidia的驅動程式,並且依照需要在WSL中配置Nvidia CUDA或是TensorFlow-DirectML。

在WSL中支援GPU運算功能,目前已經全面在Windows 11中提供,而Windows 10則需要利用Windows Insiders Program中的預覽頻道,取得21H2版本才有支援。


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