在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对 GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows 预览版 SDK，以下为具体步骤。
安装预览版系统
从该处成为Win预览体验成员。或是在win10系统设置-更新和安全-Windows预览体验计划中选择加入，记得无论是哪个渠道加入，一定要选取快速通道，随后保存并按照提示重启，随后检查更新即可自动安装最新的快速预览版系统。
请务必确保win版本高于20150，可在运行（win+R）中执行winver进行确认。
安装预览版驱动
请勿在 WSL 中安装任何 Linux 显示驱动程序。Windows 显示驱动程序将同时安装本机 Windows 和 WSL 支持的常规驱动程序组件。
在英伟达下载与安装支持WSL的GPU驱动。
记得按照自己的GPU产品选择对应的驱动（该步骤需要Nvidia账户），下载后安装即可。
安装WSL2
确保自己安装并启用了WSL2。
1. 以管理员身份打开 PowerShell 并运行：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
随后重启即可。
2. 将 WSL 2 设置为默认版本，以管理员身份打开 PowerShell 并运行：
wsl --set-default-version 2
ps: 若提示"WSL 2 需要更新其内核组件”。下载并安装WSL 2 Linux 内核。
3. 随后进入微软商店下载并安装对应的Linux版本即可。或者前往在此选择具体Linux版本。
注：WSL必须安装在系统分区中。如果之前修改到了其它分区，请在下载安装对应Linux之前在win系统设置－系统－存储－更改新内容的保存设置－将新应用保存到…中选择对应系统分区，随后再进行安装。
4. 验证
请务必验证安装了WSL2（特别是以往就安装了WSL的电脑），以管理员身份打开 PowerShell 并运行：
wsl --list --verbose
如果返回的结果中version下的值为2，WSL2就安装成功了。
配置环境
请勿在 WSL 中安装任何 Linux 显示驱动程序。前述安装的Windows预览版显示驱动程序将同时安装本机 Windows 和 WSL 支持的常规驱动程序组件。
随后按照个人需求配置DL环境，Ubuntu系统下的PyTorch配置可参考此博文
更新：在WSL2中配置Cuda
我说的时不要安装任何Linux显示驱动程序，必要的Cuda之类还是要自己安装的，以下为具体步骤：
安装编译环境
该步骤非必须，可以先尝试安装cuda，提示缺少编译器无法正常安装再进行该步骤
sudo apt update
sudo apt install build-essential
下载cuda包
前往Nvidia官网下载对应的cuda包，自己用什么版本就下什么版本。
安装cuda
安装cuda时千万记住不要安装驱动，不要安装驱动，不要安装驱动！！！！其余选项该怎么装怎么装，就是不要装驱动！！！！Driver相关一定要N或者X掉！！！！！！
安装后一定有如下提示，Driver: Not Selected。
如果提示缺少相应的依赖库，直接执行如下代码自动安装相应的依赖库
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
最终
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
可见WSL2中的pytorch可正常调用GPU。
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不要再问什么能不能调用GPU的问题了
不要再问什么能不能调用GPU的问题了
不要再问什么能不能调用GPU的问题了
不要再问什么能不能调用GPU的问题了
更新：Win下的PyCharm调用WSL2的python环境
条件
- 请确保WSL2中的cuda环境正常
- 配置好python环境
- 安装PyCharm Professional
设置python环境
Settings->Project: Your Project Name->Project Interpreter->右边小三角->Show All…，随后点击+增加新环境
随后在WSL中选择具体的python3的执行文件路径，如果使用anaconda进行管理那么路径如下所示，路径一定要选到具体的python执行文件上，随后添加即可。
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