wsl2使用nvdia显卡-20251222

作者：风中一匹狼
链接：https://www.zhihu.com/question/350529856/answer/1983507544178710336
来源：知乎
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在 Windows 11 上进行 AI 开发，最痛苦的莫过于配置环境。传统的虚拟机（VMware/Hyper-V）显卡直通极其复杂且性能损耗大，而双系统又在文件交互上非常麻烦。

经过一番折腾，我总结了目前的最佳实践方案：使用 WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2)。它不仅能让 Ubuntu 像原生软件一样运行在 Windows 上，还能直接调用宿主机的显卡进行训练，性能几乎零损耗。最终可以让我们同时享受win系统的软件生态以及linux系统的便捷开发

本文将手把手教你：

  1. 从零安装 WSL 版 Ubuntu。
  2. 将系统“搬家”到 D 盘（防止 C 盘爆炸）。
  3. 配置 Python 环境并验证显卡调用。

一、 为什么选择 WSL2？

  • 官方支持 GPU： NVIDIA 驱动直接透传，无需在 Linux 内重新安装驱动。
  • 文件互通： Windows 和 Linux 文件系统无缝集成。
  • 轻量化： 相比传统虚拟机，资源占用极低，启动只需一秒。

二、此方案适用范围

操作系统要求

  • Windows 11： 全版本支持（推荐，体验最好，支持 GUI 程序直通）。
  • Windows 10： 版本必须高于 21H2 (内部版本 19044) 或更高。太老的 Win10 内核不支持 GPU 直通。

显卡要求：

  • 必须是 NVIDIA 的独立显卡
  • 最低门槛： NVIDIA Pascal 架构及以后（即 GTX 10 系列，如 GTX 1060, 1070, 1080）。
  • 推荐配置： RTX 20 系列、30 系列、40 系列。
  • 不推荐： GTX 9 系列及更老的卡（太老了，新版 PyTorch/CUDA 可能不再支持），以及所有的 AMD 显卡（跑 AI 配置极其麻烦且生态不好）。

三、 安装 WSL2 (Ubuntu 20.04)

在 Windows 11 下，安装过程已经被简化成了一条命令。

  1. 打开终端：右键点击“开始”菜单，选择 “终端 (管理员)” 或 “PowerShell (管理员)”。
  2. 执行安装命令：这里安装的是 Ubuntu 20.04 LTS 版本，稳定性好，兼容性强。
wsl --install -d Ubuntu-20.04
  1. 等待安装完成
  2. 初始化账号：根据提示输入你的 UNIX 用户名 和 密码（注意：输入密码时屏幕不会显示，输完回车即可）。
  3. 当看到绿色的 username@你的电脑名:~$ 提示符时，说明安装成功了！
  4. 可以输入下面这个命令来确认一下版本和 WSL 状态：
wsl.exe -l -v

如果显示如下内容，就大功告成了：

NAME            STATE           VERSION
* Ubuntu-20.04    Running         2

(只要 VERSION 是 2，说明你的linux子系统可以直接调用宿主机的显卡)

  1. 要退出Ubuntu系统只需按 Ctrl+D或者执行下面的命令
exit
  1. 要重新进入Ubuntu系统可以通过在windows终端的下拉箭头菜单里直接进入

四、 将 Linux 系统迁移到 D 盘（关键步骤）

WSL 默认安装在 C 盘，随着 AI 数据集和模型的下载，C 盘很容易爆满。我们最好在刚装好时就把它迁移到空间更大的 D 盘。

1. 停止 WSL 服务

在 PowerShell 中执行：

wsl --shutdown

2. 导出系统备份

将当前的纯净系统打包成一个文件（假设暂时存在 D 盘）：

wsl --export Ubuntu-20.04 D:\ubuntu-backup.tar

3. 注销原系统

这会删除 C 盘中的旧系统：

wsl --unregister Ubuntu-20.04

4. 导入到新位置

在 D 盘创建一个存放系统的文件夹（这里我们的文件夹路径为 D:\WSL\Ubuntu2004），然后执行导入：

wsl --import Ubuntu-20.04 D:\WSL\Ubuntu2004 D:\ubuntu-backup.tar

此时，你的系统实体文件 ext4.vhdx 就已经在 D 盘安家了。千万不要直接修改这个文件，这会导致ubuntu系统崩溃，访问Ubuntu系统中的文件可以在windows资源管理器地址栏中输入：

​\\wsl$\Ubuntu-20.04\home\tony​（将 tony 替换为你的用户名），这样就可以非常方便的直接操作Ubuntu系统中的文件了

5. 修复默认用户（重要！）

导入后的系统默认会变成 root 用户登录（也就是命令行提示符以root开头，如：root@DESKTOP-xxxxxx:）， 这不太安全也不方便。我们需要改回之前的普通用户。

进入 Ubuntu 终端，输入：

nano /etc/wsl.conf

在文件中添加以下内容（将 tony 替换为你的用户名）：

[user]
default=tony

[interop]
enabled=true
appendWindowsPath=true

(注：下方 ​[interop]​ ​ 是为了防止迁移后 ​explorer.exe​​ 等 Windows 命令失效)

按 Ctrl+O​ （英文字母O）保存，Ctrl+X​ 退出。然后在 PowerShell 中再次 wsl --shutdown 重启即可。

五、 配置 AI 环境与显卡测试

WSL2 最强大的地方在于：你不需要在 Linux 里安装 NVIDIA 驱动！ 只要宿主机 Windows 装了驱动，Linux 就能直接用。

1. 验证显卡识别

在 Ubuntu 终端输入：

nvidia-smi

如果能看到你的显卡型号（如 GeForce RTX 4070 Super）和 CUDA 版本，说明底层已通。

Miniconda 和 PyTorch">2. 安装 Miniconda 和 PyTorch

推荐使用 Miniconda 管理环境：

# 安装 Miniconda
# 1. 创建个目录放下载文件（保持整洁）
mkdir -p ~/miniconda3

# 2. 下载最新的 Linux 版 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh

# 3. 运行安装脚本 (-b 表示后台静默安装，-u 表示更新，-p 指定安装路径)
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3

# 4. 删除安装脚本（安装完了就没用了）
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh

# 5.安装完后，你需要告诉你的终端“conda 在哪里”：
~/miniconda3/bin/conda init bash

关闭当前的终端窗口，重新开一个。你会发现命令行最前面多了一个 (base)，这就说明安装成功了！

安装 PyTorch (此处是 CUDA 12.4 版本)：

# 1. 创建一个叫 ailab 的环境，指定 python 版本
conda create -n ailab python=3.10

# 2. 激活环境
conda activate ailab

# 3. 安装12.4版本的Pytorch（要求你的CUDA版本≥12.4）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

3. 跑个代码测试一下

安装完成后，输入 python 进入交互模式，然后输入以下代码验证：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应该输出 True
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 应该输出显卡名字

恭喜你，环境搭建完美成功！