Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Microsoft 开发的实用程序，用于支持 Windows 用户运行未在 Windows 环境中直接修改的原生 Linux 命令行工具。无需使用任何其他中间件。 WSL 已经存在 4 年多，在 Microsoft Build 2016 上，据微软称，它现在每月有超过 350 万台活跃设备。

WSL 已经有了第 2 版（WSL 2），但仍有办法继续问题不变，允许用户在 Windows 10 上运行 Linux 以及支持无缝、直接Windows 应用程序的连接。 10 通过本地主机使用 WSL2 应用程序。但特别值得一提的是一系列高级调整，包括能够完全支持系统上安装的发行版中的内核 (Linux)。

最近，Redmond 公司持续发布了一个用户社区期待已久的功能：GPU 计算，可用于机器学习任务，在 WSL 2 上。

现在可以在 WSL 2 for Windows Insiders（Build 20150 及更高版本）中预览 GPU 计算。此预览版将支持人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作流程。具体来说，它允许 AI 专业人士和学生在 Windows 生态系统中跨 GPU 训练他们的 ML 模型。

英伟达 CUDA

支持 NVIDIA CUDA 的能力在 Windows 上已经存在多年。但是，有许多 CUDA 计算应用程序仅在本机 Linux 环境中运行。为了克服这个问题，微软与 NVIDIA 合作，在 WSL 2 中添加了对 CUDA 的支持。因此，WSL 2 现在包括对 ML 工具、库和通用框架的支持。现有的变量，包括 PyTorch 和 TensorFlow，以及原生 Linux 环境中可用的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，让原本设计在 Linux 上运行的 GPU 相关工作负载现在可以在 WSL 2 中正常运行。

DirectML

在过去几年中，对 AI 和 ML 课程的需求一直在增加，在线学习平台在教育劳动力和计算机科学学生方面发挥着重要作用。在此之前，微软也将很快发布带有 DirectML 后端的 TensorFlow 预览包。学生和初学者可以使用 TensorFlow 的教程模型或说明性示例开始为他们的未来奠定基础。

此外，微软还计划在未来几个月内开放与 DirectML 配合使用的 TensorFlow 源代码库。 AMD、英特尔和 NVIDIA 还发布了驱动程序，允许此 DirectML TensorFlow 包在 Windows 和 WSL 中运行。