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19/06/2020 às 13:00

9 min leitura

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Por Claylson Martins

Microsoft anuncia suporte para treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no WSL2

Linux Kernel 5.4 está sendo implementado via Windows Update

A Microsoft já apresentou alguns exemplos de aplicativos baseados em GUI do Linux em execução no Windows 10 diretamente do WSL2.  Do mesmo modo, a empresa revelou planos de oferecer suporte a dispositivos GPU para o Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2).Até que nem demorou tanto, pois quase um mês depois, a Microsoft finalmente anuncia algo importante em relação a isso: haverá suporte para treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no WSL2

Essa visualização inicialmente oferecerá suporte a atividades relacionadas à inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Assim, profissionais e estudantes poderão executar treinamentos em Machine Learning (ML) em toda a amplitude de GPUs no ecossistema do Windows. Atualmente, uma visualização desse recurso mais procurado está disponível apenas para usuários no programa Windows Insiders.

Essa aceleração de hardware da GPU é feita por meio do NVIDIA CUDA e DirectML. Então, para adicionar suporte à GPU no WSL2, a Microsoft integrou a tecnologia de virtualização de GPU ao WDDM (Windows Display Driver Model). A partir de agora, a Microsoft adicionou suporte apenas à GPU NVIDIA (Unidade de processamento gráfico) habilitada para CUDA e API DirectML para qualquer GPU DirectX 12 da Intel e AMD. No entanto, o suporte para GPUs NVIDIA com DirectML virá mais tarde.

Microsoft anuncia suporte para treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no WSL2

Microsoft anuncia suporte para treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no WSL2

Suporte NVIDIA CUDA para WSL2

Se você estiver executando o Windows Insider Build 20150 ou superior, agora poderá usar o CUDA da NVIDIA para otimizar sua tarefa computacional, aproveitando a aceleração de hardware da GPU. A visualização também inclui suporte para ferramentas de ML existentes, bibliotecas e estruturas populares, incluindo PyTorch e TensorFlow. Portanto, você pode usar o pacote TensorFlow com DirectML dentro do ambiente Linux nativo para treinar seus modelos de aprendizado de máquina pesada (ML).

Como experimentar a visualização dos novos recursos do WSL2?

Se você deseja configurar uma visualização do NVIDIA CUDA ou TensorFlow com DirectML no WSL 2, primeiro você precisa se registrar no Windows Insider Program a partir daqui. Depois de se registrar, você pode seguir as instruções passo a passo aqui para instalar a versão mais recente de informações privilegiadas. Em seguida, instale o Windows Subsystem for Linux 2 com qualquer distribuição Linux no Windows 10. Por fim, leia a documentação de introdução aqui para usar o WSL2 e configurar seu sistema para suporte à GPU.

A AMD também anunciou o suporte para fluxos de trabalho de treinamento de aprendizado de máquina acelerado por GPU no Windows 10, capacitando os usuários com o hardware da AMD – desde engenheiros de software a estudantes – a acessar treinamentos e melhorar suas habilidades no mesmo computador que você usa para suas tarefas diárias.

Jornalista com pós graduações em Economia, Jornalismo Digital e Radiodifusão. Nas horas não muito vagas, professor, fotógrafo, apaixonado por rádio e natureza.

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