基本的に 待ってました CUDA on WSL 2 を参考にする。
NVIDIA ドライバのインストール
については NVIDIAドライバの更新とダウングレード方法 を参考にしてみる。「Game Ready ドライバ」はカッティングエッジ版で「Studio ドライバ」は安定板みたいな位置づけらしい。
ドライバ更新後に確認すると
というバージョン表記に。一応末尾のほうの数字で対応付けはできそうだが、デバイスマネージャーで見えている残りの数字の意味は分からない。
Lowest version of PyTorch supporting CUDA 11.8? を見る限りでは、CUDA 11.8 で最新の PyTorch は動きそう。cuQuantum Appliance 22.11 や WSL2 で cuQuantum (1) を見ても、CUDA 11.8 でやりたいことはすべてできそう。
CUDA Toolkit 11.8 Downloads からダウンロードする・・・と CUDA が丸ごと入ってしまいそう。
なお、CUDA Toolkit のバージョン 11.1 からは、ディストリビューションの選択肢に "WSL-Ubuntu" が増えています。WSL 2 で Ubuntu を利用する場合は、こちらを選択しても OK です。この場合、ネイティブ Linux と同様に "cuda" パッケージをインストールすれば OK です。
を参考に、WSL-Ubuntu を使いたい。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda
とりあえずこれだけでセットアップはできているはず。
終わったら
/usr/local/cuda/bin/nvcc -V
や
nvidia-smi
で確認できそう。nvidia-smi については nvidia-smiとnvccで表示されるCUDAバージョンが異なる件 のように
ドライバーが対応している最大のCUDAバージョンが表示されている
ということで、今時点だと「12.0」が表示されたりするのであまり参考にならないかもしれないが。
これが終わった後、PowserShell を管理者権限で起動して
wsl --update wsl --shutdown
することで、WSLg が有効になりそう。
