WSL+CUDA：提升Linux下GPU计算能力

引言

随着深度学习和科学计算的普及，使用GPU进行加速已经成为了常见的需求。然而，很多用户在使用Linux系统时，可能会遇到一些限制，比如缺乏驱动支持或软件兼容性问题。为了解决这个问题，微软开发了一款工具：Windows Subsystem for Linux（简称WSL）。本文将详细介绍如何使用WSL配合CUDA提升Linux下GPU计算能力。

什么是WSL？

Windows Subsystem for Linux（WSL）是一个允许在Windows操作系统上运行本地Linux二进制可执行文件的兼容层。它基于Linux系统调用转发到Windows内核的技术，使得在Windows环境下可以运行大部分Linux软件。

WSL目前分为两个版本：WSL 1和WSL 2。WSL 1是基于对Linux系统调用的转发实现的，而WSL 2则将Linux内核嵌入到Windows系统中。WSL 2相比WSL 1具有更好的性能和兼容性。

为什么要使用WSL?

使用WSL有以下几个好处：
1. 无需双系统切换：使用WSL，可以在Windows环境下直接运行Linux软件，无需切换到另外一个操作系统。
2. 快速安装和设置：WSL可以通过Microsoft Store快速安装，无需繁琐的系统配置。
3. 兼容性和便利性：WSL能够运行大部分Linux软件，包括基于命令行和图形界面的工具。
4. 集成Windows和Linux环境：WSL可以与Windows环境无缝集成，实现跨系统协作与数据传输。

WSL+CUDA的配置流程

在WSL上使用CUDA进行GPU计算，需要进行一系列的配置。下面将详细介绍WSL+CUDA的配置流程。

步骤一：安装WSL

1. 打开Windows PowerShell，并以管理员身份运行。
2. 运行以下命令启用WSL功能：

wsl --install

3. 安装完成后，重启计算机。

步骤二：安装WSL 2

1. 打开Microsoft Store，并搜索”WSL 2″。
2. 找到”Ubuntu 20.04 LTS”或其他你偏好的WSL 2发行版，点击安装。
3. 安装完成后，点击启动按钮，初始化WSL 2。

步骤三：设置WSL默认版本

1. 打开Windows PowerShell，并以管理员身份运行。
2. 运行以下命令将WSL默认版本设置为WSL 2：

wsl --set-default-version 2

步骤四：安装CUDA驱动和CUDA Toolkit

1. 在Windows环境下，下载并安装适用于你的GPU的最新CUDA驱动。
2. 在WSL 2环境下，打开终端，运行以下命令安装CUDA Toolkit（以安装11.1版本为例）:

sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit-11-1

3. 安装完成后，运行以下命令验证CUDA是否安装成功：

nvcc --version

如果能够正确显示CUDA的版本号，则表示安装成功。

步骤五：配置环境变量

为了让WSL正确使用CUDA，还需要进行一些环境变量的配置。
1. 在终端中，使用以下命令打开用户主目录下的.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

2. 在文件末尾添加以下内容，并保存退出：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:LD_LIBRARY_PATH

3. 运行以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

步骤六：测试CUDA运行环境

在WSL环境下，可以编写一个简单的CUDA程序，来测试CUDA运行环境的配置情况。下面是一个示例代码：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void helloCUDA()
{
    printf("Hello CUDA from GPU!\n");
}

int main()
{
    helloCUDA<<<1, 1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();

    return 0;
}

在WSL环境下，使用nvcc编译并运行该程序：

nvcc cuda_test.cu -o cuda_test
./cuda_test

如果能够正确输出”Hello CUDA from GPU!”，则表示CUDA配置成功。

总结

通过配置WSL和CUDA，我们可以在Windows操作系统上使用WSL来进行GPU计算。WSL提供了便捷的Linux环境，并且可以与Windows环境进行无缝集成。通过合理配置和使用WSL+CUDA，用户可以在Windows系统上享受到Linux环境下的GPU计算能力，无需额外的双系统切换。

需要注意的是，由于WSL在Windows环境下实现了对Linux系统调用的转发，因此在WSL环境下进行GPU计算的性能可能会有所折损。对于对性能要求较高的用户，可以考虑使用双系统或虚拟机等方式来进行GPU计算。