Linux için Windows Alt Sistemi içinde GPU hızlandırmalı ML eğitimi

Linux için Windows alt (WSL) doğrudan Windows üzerinde yerli, değiştirilmemiş Linux komut satırı araçlarını çalıştırmak için Windows kullanıcıları sağlar. 4 yıl önce Microsoft Build 2016'da duyurulmasından bu yana WSL kullanımı çok arttı ve şu anda aylık 3,5 milyondan fazla etkin cihazda çalışıyor!
WSL'ye GPU hesaplama desteği eklemek , ilk sürümden bu yana en çok talep edilen 1 numaralı özelliğimiz oldu. Son birkaç yıldır WSL, Sanallaştırma, DirectX, Windows Sürücüsü, Windows AI ekipleri ve silikon ortaklarımız bu yeteneği sağlamak için çok çalışıyor. Microsoft Build 2020'de, tüm bu çalışmaların sonuçlarının yakında Windows Insiders'a bir önizleme olarak geleceğini duyurduk .
Bugün, GPU hesaplamanın önizlemesinin artık WSL 2'den Windows Insiders'a (Derleme 20150 veya üstü) sunulduğunu bildirmekten heyecan duyuyoruz! Bu önizleme, başlangıçta yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) iş akışlarını destekleyerek profesyonellerin ve öğrencilerin, Windows ekosistemindeki GPU'ların genişliği genelinde ML eğitim iş yüklerini çalıştırmasını sağlar.
Desteklenen senaryolarla ilgili daha fazla ayrıntı ve önizlemeye başlamak için sisteminizin nasıl kurulacağı hakkında daha fazla bilgi için okumaya devam edin.

NVIDIA CUDA desteği ile profesyonelleri etkinleştirme

Profesyonel veri bilimcileri, yerel makinelerini iç döngü geliştirme ve deneyler için kullanır. Bu kullanıcılar, belirli doğruluk kriterleri karşılanana kadar genellikle parametreleri ve mimarileri değiştirerek küçük eğitim verisi grupları üzerinde farklı eğitim algoritmaları ile deneyler yaparlar. Umut verici bir yapılandırma bulunduğunda, daha büyük veri kümelerinde tam ölçekli eğitim için tüm iş yükünü barındırılan bir ortama zorlamak yaygındır.
Yerel cihazdaki bu iç döngü geliştirmesinin içinde, bu kullanıcıların günlük iş akışlarında yararlandıkları popüler Linux tabanlı araçlar, kitaplıklar ve çerçeveler vardır. ML modellerini eğitmek, küçük veri kümeleri kullanılırken bile zaman alan bir hesaplama görevidir. Eğitimi hızlandırmak için bu araçların çoğu, GPU donanım hızlandırması için optimize edilmiş yol olarak NVIDIA'nın CUDA'sını kullanır ve veri bilimcilerin NVIDIA GPU'larda eğitim komut dosyalarını donanım hızlandırmasına olanak tanır.
NVIDIA CUDA desteği, Windows'ta yıllardır mevcuttur. Ancak, yalnızca yerel bir Linux ortamında çalışan çeşitli CUDA bilgi işlem uygulamaları vardır. Bulundukları yerde profesyonel veri bilimcilerle buluşmayı desteklemek için WSL 2 içinde CUDA için destek ekliyoruz.
Bugün, NVIDIA ile ortaklaşa olarak, WSL 2 için CUDA'nın ilk önizlemesini yayınlıyoruz. Bu önizleme, mevcut ML araçları, kitaplıklar ve PyTorch ve TensorFlow dahil olmak üzere popüler çerçeveler için destek içerir. Yerel bir Linux ortamında bulunan tüm Docker ve NVIDIA Container Toolkit desteğinin yanı sıra, Linux üzerinde çalışmak üzere oluşturulmuş kapsayıcılı GPU iş yüklerinin WSL 2 içinde olduğu gibi çalışmasına olanak tanır.
"Hızlandırılmış bilgi işlem, modern yapay zeka ve veri bilimi için çok önemliyken, kullanıcılar bu gücü işlerinin götürdüğü her yerde kullanma esnekliğini istiyor. Linux 2 için Windows Alt Sisteminin Genel Önizlemesi'nde NVIDIA GPU'lar üzerinde CUDA ile, Windows kullanıcıları için kanıtlanmış, hızlandırılmış yeni bir iş yükü sınıfı mevcuttur." – Chris Lamb, Bilgi İşlem Yazılım Platformları Başkan Yardımcısı, NVIDIA

11.08.2021

Diğer Haberler

PlatinMarket® E-Ticaret Sistemi İle Hazırlanmıştır.