WSL2 환경은 WSL1 과 달리 실제 리눅스 커널이 탑제 되면서 WSL1 에서는 어렵던 다양한 작업이 가능해 졌습니다. CUDA를 활용한 딥러닝 또한 많이 편리해 졌는데요, 이 세션을 통해 WSL 에서 CUDA 를 사용하기 위해 그간 어떤 방법을 사용해야 했는지 알아보고, WSL2에서는 CUDA 사용이 어떻게 달라졌는지 WSL2화 CUDA의 내부 구조 이해와 함께 알아보겠습니다. 이후 WSL2 환경에 Docker 없이 CUDA 를 설치하고, 구축한 WSL2 CUDA 환경에서 GPU를 이용한 딥러닝 코드를 실행하는 시연을 통해 실제로 어떻게 사용할 수 있는지 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

청중 사전 지식

WSL 및 CUDA에 관한 개념 이해

청중이 이 세션을 통해 배울 수 있는 것

WSL2 환경에서 Docker 없이 CUDA를 이용한 딥러닝 코드를 돌릴 수 있게 됩니다.

발표자 소개

AI 서비스를 개발하는 딥러닝 엔지니어입니다. 현재 1인 기업을 운영중입니다. 개발자 커뮤니티 “코딩이랑 무관합니다만.“을 운영하고 있습니다.

윤성국

엡실론델타 대표

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