Il sottosistema di Microsoft (WSL) consente agli utenti di eseguire su Windows tool nativi Linux. WSL è stato annunciato 4 anni fa, durante la conferenza Build 2016, e ora è utilizzato su oltre 3,5 milioni di dispositivi mensilmente. Giunto alla sua seconda incarnazione (WSL 2) ha ricevuto un importante upgrade presentato durante la Build 2020. Tra le novità, fondamentale l’arrivo delle app Linux con interfaccia grafica (GUI).
Detto della continua crescita del WSL in questi anni, oggi Microsoft ha aggiunto un altro mattoncino fondamentale annunciando l’accelerazione hardware mediante GPU, cosa molto utile per il training in Machine Learning. L’accelerazione hardware è una funzione del sistema che permette ai programmi e al sistema stesso di utilizzare le capacità della scheda video dedicata o del chip video integrato per eseguire i compiti e migliorare le prestazioni. Microsoft ha affermato che l’elaborazione mediante GPU è stata la funzionalità più richiesta sin dalla prima versione.
WSL 2: Machine Learning con NVIDIA CUDA
I data scientist professionisti sperimentano diversi algoritmi di addestramento su piccoli dataset, spesso modificando parametri e architetture fino a quando non vengono soddisfatti determinati criteri di precisione. Quando viene trovata una configurazione promettente viene testata su un dataset più grande.
La prima fase del training, che avviene in locale, è consentita grazie a strumenti, librerie e framework basati su Linux che questi utenti sfruttano nel loro flusso di lavoro quotidiano. La formazione dei modelli ML è un’attività che richiede tempo anche quando si utilizzano set di dati di piccole dimensioni. Per accelerare l’addestramento, molti di questi strumenti utilizzano la tecnologia CUDA di NVIDIA per l’accelerazione hardware della GPU, consentendo ai data scientist di risparmiare tempo.
Ovviamente il supporto per CUDA è presente su Windows da anni ma non c’era ancora sul WSL. La collaborazione con NVIDIA è stata fondamentale e questa prima preview offre supporto per tool, librerie e framework come TensorFlow e PyTorch.
Anche DirectML
Microsoft ha annunciato anche un preview package di TensorFlow con backend DirectML. L’API DirectML supporta i modelli di apprendimento automatico su qualsiasi GPU basata su DirectX 12.
Intendiamo integrare DirectML con i più diffusi strumenti, librerie e framework di machine learning in modo che possano utilizzarlo automaticamente come backend di accelerazione hardware su Windows.Comprendiamo, tuttavia, che alcuni degli strumenti che questi utenti sfruttano funzionano meglio in un ambiente Linux. Pertanto, ci impegniamo a garantire che DirectML funzioni bene anche nel WSL.
Queste novità sono ora realtà grazie al contributo di AMD, Intel e NVIDIA.
Siamo entusiasti di lavorare con Microsoft su queste nuove funzionalità e di consentire agli studenti di utilizzare il loro hardware AMD per espandere le loro competenze nell’apprendimento automatico (ML).
queste le parole di Andrej Zdravkovic, Corporate Vice President for Software, AMD.
Nuovo comando per il WSL 2
Inoltre, Microsoft ha anche annunciato un nuovo comando per gestire gli aggiornamenti del kernel:
wsl.exe --update
Ciò porta la lista dei comandi supportati a tre, oltre al già citato vi sono anche
- wsl.exe –update –status (mostra lo stato deglio aggiornamenti) e
- wsl.exe –update –rollback (per il rollback a una precedente versione).
Tutte queste novità, per ora, sono disponibili solo agli insider (a partire dalla Build 20150).
Microsoft sta testando queste novità nel Dev channel, non è ancora stato rivelato quando saranno rilasciate sul canale stabile, probabilmente questo autunno.
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