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如何在 Windows 11 上安装 WSL2 和 NVIDIA CUDA 驱动

开发配置

如果你是一个想要在 Windows 上运行 Linux 的应用程序，并且利用显卡来加速计算和图形处理的用户，那么你一定会对 WSL2 和 CUDA 感兴趣。WSL2 是 Windows Subsystem for Linux 的第二代版本，它可以让你在 Windows 上安装和使用多种 Linux 发行版，而不需要重启或者虚拟机。CUDA 是 NVIDIA 的一项技术，它可以让你的显卡来处理并行计算，从而提高性能和效率。在本文中，我将为你介绍如何在 Windows 11 上安装 WSL2 和 NVIDIA CUDA 驱动的步骤和注意事项，让你能够享受在 Windows 上使用 Linux 和显卡的体验。

安装 WSL2

要安装 WSL2，你需要首先确保你的 Windows 11 系统是最新的，并且支持 WSL2 的硬件要求。你可以在[这里]查看 WSL2 的系统要求和更新方法。

然后，你需要启用 WSL 功能，并且选择一个 Linux 发行版来安装。你可以使用 PowerShell 或命令提示符以管理员模式运行以下命令，来一键安装 WSL 功能和 Ubuntu 发行版：

wsl --install -d Ubuntu

如果你想安装其他的 Linux 发行版，比如 Debian, Kali Linux 等，你可以使用 -d 参数指定发行版名称。你可以在[这里]查看支持的 Linux 发行版列表。

安装完成后，你需要重启电脑，然后使用 Windows 终端或其他终端模拟器来启动 Linux 发行版。第一次启动时，你需要等待一段时间，让 Linux 解压缩和存储文件。然后，你需要设置一个 Linux 用户名和密码，以便登录和使用 sudo 命令。

安装 NVIDIA CUDA 驱动

要安装 NVIDIA CUDA 驱动，你需要首先确保你的 NVIDIA 显卡和驱动程序都支持 CUDA 和 WSL2 技术。你可以在[这里]找到支持 CUDA 的 GPU 列表，以及[这里]找到支持 CUDA 的驱动程序版本。

然后，你需要下载并安装带有 WSL2 驱动的 NVIDIA-Windows 驱动程序。这是使用 CUDA 的前提条件，并且是整个过程唯一要安装的 GPU 驱动程序。根据自己电脑显卡类型，分 GeForce 和 QUADRO 两个版本，自己电脑是哪个就选哪个。下载驱动后，安装。（安装过程中可以直接选择“精简”模式）。

下载地址：https://developer.nvidia.cn/cuda/wsl/download

接下来，你需要在 WSL2 中安装 CUDA 工具包和库文件。这些文件包含了 CUDA 编译器、运行时、数学库等组件，可以让你在 Linux 下编写、编译、运行、调试 CUDA 程序。根据自己的 Linux 发行版和 CUDA 版本选择合适的方式来安装。一般来说，推荐使用 apt-get 命令来自动安装所需的依赖项和文件。

例如，如果你想在 Ubuntu 上安装 CUDA 11.5 版本，你可以使用以下命令：

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local_11.5.0-495.29.05-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local_11.5.0-495.29.05-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update

# Install CUDA toolkit
sudo apt-get -y install cuda

安装完成后，你需要配置 CUDA 的环境变量，让系统能够找到 CUDA 的可执行文件和库文件。你可以使用以下命令来编辑 ~/.bashrc 文件，在末尾添加以下内容（注意：将地址里面的 11.5 换成自己安装的版本！）：

export PATH=/usr/local/cuda-11.5/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后，使用以下命令来更新文件：

source ~/.bashrc

最后，你可以使用以下命令来检测 CUDA 是否安装成功：

nvcc -V

如果你看到类似于以下的输出，说明 CUDA 安装成功了：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Sep_13_19:13:29_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.50
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30411180_0

安装 CUDNN

如果你想使用 CUDA 来进行深度学习的训练和推理，那么你还需要安装 CUDNN，这是一个专门为深度神经网络设计的加速库。CUDNN 可以提供高效的卷积、池化、归一化、激活等操作，让你的深度学习模型能够更快地运行。

要安装 CUDNN，你需要首先注册一个 NVIDIA 开发者账号，并且同意 CUDNN 的许可协议。然后，你可以在[这里]下载 CUDNN 的压缩文件，根据自己的 CUDA 版本和 Linux 发行版选择合适的文件。

下载完成后，你需要解压缩文件，并且将其中的文件复制到 CUDA 的相应目录下。你可以使用以下命令来完成这个操作（注意：将文件名和路径换成自己下载的文件和安装的路径！）：

# Unzip the file
tar -xzvf cudnn-11.5-linux-x64-v8.3.1.22.tgz

# Copy the files to CUDA directory
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安装完成后，你可以使用以下命令来检测 CUDNN 是否安装成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果你看到类似于以下的输出，说明 CUDNN 安装成功了：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 3
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1

总结

在本文中，我为你介绍了如何在 Windows 11 上安装 WSL2 和 NVIDIA CUDA 驱动的步骤