Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU環(huán)境

最近升級(jí)到了Windows11，突然有個(gè)大膽的想法：在Windows11上安裝WSL，將所有開發(fā)環(huán)境安裝到WSL中。這樣就能在windows各種QQ/微信/Steam玩的飛起，又能在Linux中敲代碼。

當(dāng)前時(shí)間：2022-08-13，本文章中所有步驟都是根據(jù)官網(wǎng)的安裝方法，如果時(shí)間比較長了，可能需要切換到最新的官方文檔。

本文章為安裝成功后的分享，可以放心參考。

paddle的坑

1. 目前不兼容ubuntu22.04，查資料說是paddle不支持高版本gcc
2. 直接運(yùn)行paddle提供的docker鏡像是可行，但是docker內(nèi)的python版本過低（python3.7），導(dǎo)致matplotlib無法安裝，如果不需要個(gè)別依賴包可以不用折騰
3. 吐槽下，ubuntu22.04都發(fā)布半年了，還做不到兼容，天天吹流弊有個(gè)錘子用

版本/型號(hào)

疑問

在完成安裝前，自己對(duì)WSL也有疑問的地方，可能大家也有類似的疑問，所以列舉出來。

• 疑問1：WSL就是指Windows中運(yùn)行的Linux系統(tǒng)嗎？

  • WSL是個(gè)工具，用于運(yùn)行/管理子系統(tǒng)（如：Ubuntu/Centos）
  • （為了方便表述，下面用ubuntu指代其中一個(gè)子系統(tǒng)）

• 疑問2：WSL吃資源嗎？

  • WSL工具本身不吃資源，但是運(yùn)行子系統(tǒng)需要吃資源，畢竟多跑了個(gè)系統(tǒng)

• 疑問3：WSL安裝后一直在后臺(tái)運(yùn)行吃資源嗎？

  • WSL是個(gè)工具，且子系統(tǒng)不會(huì)自啟動(dòng)（默認(rèn)情況），還可以手動(dòng)。即不使用的時(shí)候不吃資源

• 疑問4：docker要Windows中安裝，還是要在ubuntu中安裝？

  • 在Windows中安裝Docker Desktop相當(dāng)于在WSL下又安裝了一個(gè)跑docker的子系統(tǒng)
  • 在Ubuntu中安裝按照docker服務(wù)器安裝的步驟安裝即可
  • 推薦在ubuntu中安裝，更加節(jié)省內(nèi)存
  • 以下數(shù)據(jù)是在"任務(wù)管理器"中的"性能"頁面觀察得到，數(shù)據(jù)并不嚴(yán)謹(jǐn)，不排除期間開了其他軟件等影響，但內(nèi)存使用量懸殊不影響結(jié)果判斷：
    • 未打開所有子系統(tǒng)，內(nèi)存使用：4.5G
    • 打開ubuntu20，內(nèi)存使用：5.8G
    • 打開Ubuntu20內(nèi)的docker，內(nèi)存使用：6.1G
    • 打開ubuntu20，docker子系統(tǒng)（安裝在windows上），內(nèi)存使用：10.7G
    • 原因：安裝在windows上的docker需要一個(gè)子系統(tǒng)來跑dockers服務(wù)，而在ubuntu中安裝只是多運(yùn)行了一個(gè)服務(wù)，節(jié)省了系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境需要的資源

• 疑問5：在windows中安裝了驅(qū)動(dòng)，ubuntu中還需要安裝顯卡驅(qū)動(dòng)/CUDA/cuDNN嗎？

  • ubuntu中不需要再安裝顯卡驅(qū)動(dòng)，但是需要安裝CUDA/cuDNN

• 總結(jié)

  • WSL是個(gè)子系統(tǒng)管理工具（可以類比為docker運(yùn)行時(shí)）
  • 從WSL或微軟商店安裝的Ubuntu/Centos才是真正的子系統(tǒng)（可以類比為docker的容器）
  • Docker最好安裝在子系統(tǒng)中（節(jié)省內(nèi)存）

步驟

Windows11安裝WSL

官網(wǎng)-安裝WSL
官網(wǎng)-WSL基本命令

1. 打開"Windows功能"，將"Hyper-V"/"適用于Linux的Windows子系統(tǒng)"/"虛擬平臺(tái)"都勾選上，重啟

2. windows系統(tǒng)就自動(dòng)安裝了wsl工具

3. 在微軟商店搜索"Ubuntu"，直接點(diǎn)擊安裝等待完成（這里選擇ubuntu20.04，因?yàn)閜addle不兼容ubuntu22，因?yàn)椋?/p>

4. 打開"ubuntu20.04"，如果如下報(bào)錯(cuò)

Installing, this may take a few minutes...
WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc
Error: 0x800701bc WSL 2 ?????????????????? https://aka.ms/wsl2kernel

Press any key to continue...

4. 請(qǐng)更新下WSL內(nèi)核并重啟即可

wsl --update

配置ubuntu20.04的環(huán)境

官網(wǎng)-安裝Docker Engine on Ubuntu

1. 進(jìn)入ubuntu內(nèi)部
2. 安裝miniconda當(dāng)作python管理工具
3. 更換"ubuntu"/"conda"/"pypi"國內(nèi)鏡像源
4. 安裝Dockers，注意是安裝Dockers Engine,而不是Docker Desktop

驅(qū)動(dòng)/CUDA/cuDNN關(guān)系

顯卡、顯卡驅(qū)動(dòng)、cuda 之間的關(guān)系是什么？ - 智星云服務(wù)的回答 - 知乎

安裝CUDA

官網(wǎng)-安裝cuda命令

1. 提前安裝好miniconda（安裝命令會(huì)自動(dòng)配置conda環(huán)境）
2. 打開上面的地址，訪問比較慢，刷不出來多試幾次，環(huán)境不同安裝的命令也不同，選擇好參數(shù)后會(huì)有安裝命令，照抄命令就可以了
3. 有些文章說安裝cuda后要改環(huán)境變量，我提前裝好了miniconda，所以安裝好自動(dòng)配置了，不需要改，打開"~/.bashrc"最下方可以看到配置的內(nèi)容
4. 下面以我選擇的參數(shù)"Linux"/"x86_64"/"Ubuntu"/"20.04"/"deb(network)"，生成的代碼如下：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

• 在執(zhí)行最后一個(gè)命令時(shí)，我遇到了個(gè)報(bào)錯(cuò)，根據(jù)提示在命令后方加上"--fix-missing"即可，大家安裝的時(shí)候注意觀察安裝過程中是否有報(bào)錯(cuò)

自動(dòng)添加的環(huán)境變量如下，本人的登錄用戶名為"x"，所以每個(gè)人安裝的路徑都有區(qū)別

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/x/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/x/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/x/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/x/miniconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

安裝cuDNN

官網(wǎng)-安裝cuDNN

1. 注意看里面的目錄，自行選擇對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)和安裝方式
2. 我選擇的是ubuntu的網(wǎng)絡(luò)安裝，執(zhí)行的代碼如下：

# 由于文檔中的地址使用了變量，用export方式賦值
export OS=ubuntu2004
export cudnn_version=8.5.0.*
export cuda_version=cuda11.7

# 安裝
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/${OS}/x86_64/cuda-${OS}.pin 

sudo mv cuda-${OS}.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/${OS}/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/${OS}/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8=${cudnn_version}-1+${cuda_version}
sudo apt-get install libcudnn8-dev=${cudnn_version}-1+${cuda_version}

完成

上面完成了所有配置，測(cè)試下是否成功

1. 進(jìn)入ubuntu
2. 進(jìn)入conda環(huán)境
3. 打開python命令行

import paddle
paddle.utils.run_check()

其他

• ubuntu中可以直接訪問windows中的文件，掛載在"/mnt"目錄下
• WSL搭配vscode使用非常順滑，可以參考VsCode輕松使用docker容器 視頻，將"Remote SSH"插件改為"Remote WSL"即可，操作大同小異