未来に火をつける： TensorRT-LLM が AI 推論のパフォーマンスを加速し、RTX を搭載した Windows 11 PC 上で動作する新しいモデルのサポートを追加
未来に火をつける： TensorRT-LLM が AI 推論のパフォーマンスを加速し、RTX を搭載した Windows 11 PC 上で動作する新しいモデルのサポートを追加 Microsoft Ignite で発表された新しいツールとリソースには、OpenAI Chat API 用 のTensorRT-LLM ラッパー、Llama 2 向けの DirectML に対する RTX を利用したパフォーマンス向上、その他の一般的な LLM が含まれます Windows 11 PC の人工知能は、ゲーマー、クリエイター、ライブ配信者、オフィス ワーカー、学生、そしてカジュアルな PC ユーザーの体験に革命をもたらし、技術史における極めて重要な瞬間を示しています。 RTX GPU を搭載した 1 億台以上の Windows PC やワークステーションのユーザーに、生産性を向上させる前例のない機会を
CUDA on WSL 2のすすめ - Qiita
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
「Docker Desktop」のWSL 2＋NVIDIA GPU対応が正式に ～「ほぼネイティブ」なパフォーマンスを発揮／暗号化や機械学習……LinuxのGPUコンピューティングをWindowsでも
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
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GPU accelerated ML workflows broadly available in the Windows Subsystem for Linux - Windows AI Platform