• Notes
  • WSL2 对 cuda 有很好的支持，采样 proxy 的方式，直接使用 windows 的显卡驱动，所以不要在 WSL2 里面装驱动。如果装了需要手动删除(没装过就不用了)：

    sudo apt-get --purge remove “cublas” “cuda*” “nsight*”
    sudo apt-get --purge remove “nvidia”
    sudo rm -rf /usr/local/cuda*
    sudo apt autoremove

  • 大约 cuda 11.4~11.6 对 pybind 的支持坏了，所以不要用这些版本，很多 cpp cu 混用的代码都编译不过
  • 第一个支持 4090 的 cuda 是 11.8，如果是 4090 必须至少使用 11.8
  • 本文是 2023.4.20，如果暂时没有迁移 pytorch 2.0，最建议的版本是 pytorch 1.13.1 + cuda 11.7 + cudnn 8.8

1. 安装 wsl2

• WSL2安装GPU版Pytorch避坑指南

  wsl --install
  wsl --status
  wsl

2. 不要在 wsl 里面安装驱动

• 启动 wsl 之后，直接输入 nvidia-smi 直接就能看到显卡

  nvidia-smi

• 如果看不到，需要更新 windows 的显卡驱动，不要在 wsl 里面装驱动

3. 安装 cuda，cudnn

• CUDA Toolkit 11.7
  • 选 Linux/.../WSL-Ubuntu
  • 或者直接跑下面代码

  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/11.7.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
  sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
  sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
  sudo apt-get update
  sudo apt-get -y install cuda

• cuDNN Archive
  • 脚本参照 WSL2安装GPU版Pytorch避坑指南
  • 要是 cudnn 下载不了，就需要打开网页手动下载，需要登录

  wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/cudnn/secure/8.8.1/local_installers/11.8/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.xz/
  tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.xz
  sudo cp cudnn--archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  sudo cp -P cudnn--archive/lib/libcudnn /usr/local/cuda/lib64
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

• 激活 cuda path
  • 参考 cuda环境变量的添加和cudnn安装

  echo ‘export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH’ >> ~/.bashrc
  echo ‘export CUDA_HOME=/usr/local/cuda’ >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc
  sudo ldconfig
  # ldconfig 如果出错参见下面的 Issue

4. 安装 anaconda

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

5. 安装 pytorch

• 创建 conda 环境，起个自己的名字吧

  conda create -n pt1.13 python=3.8
  conda activate pt1.13

• 参考 NeRFStudio

  pip install torch==1.13.1 torchvision functorch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

• 检测可用性

  python
  import torch
  torch.version.cuda
  torch.cuda.is_available()
  torch.backends.cudnn.version()

Issue

• /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link

  • 参考 https://github.com/microsoft/WSL/issues/5548#issuecomment-966321533

  cd /usr/lib/wsl/lib
  sudo mkdir backup
  sudo mv libcuda.so ./backup/
  sudo mv libcuda.so.1 ./backup/
  sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so.1
  sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so

• ld: cannot find -lcuda: No such file or directory

  • https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/issues/269#issuecomment-1444552780