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venerdì 17 dicembre 2021 di 3063 Letture
Docker Desktop e WSL 2: pieno supporto per le GPU NVidia

Docker Desktop e WSL 2: pieno supporto per le GPU NVidia

Docker Desktop abbraccia il supporto per WSL 2 e per le GPU NVidia permettendo di eseguire calcoli pesanti sfruttando l'architettura CUDA anche in ambiente Windows.

Docker e la containerizzazione non hanno certo bisogno di alcuna presentazione. In un altro articolo abbiamo visto cos'è Docker e come funziona spiegando che l'utilizzo di container per la gestione software è ormai essenziale a ogni livello.

Con Docker si possono allestire ambienti di lavoro con una configurazione specifica, eseguire in pochi minuti applicazioni che necessitano di requisiti, distribuire i container in rete e ripristinarne al bisogno una precedente versione.

Da dicembre 2020 Docker Desktop si è legato con WSL 2, la seconda versione di Windows Subsystem for Linux ovvero il componente software basato su Microsoft Hyper-V per Windows 10 e Windows 11 che consente l'esecuzione delle principali distribuzioni Linux anche in modalità grafica.

Da oggi chi utilizza Docker Desktop in Windows 11 può abilitare l'uso della GPU NVidia senza partecipare al programma Windows Insider (non è quindi più necessario installare le versioni di anteprima del sistema operativo). In Windows 10, per poter usare la GPU NVidia con Docker, è invece necessario entrare a far parte di Windows Insider.

L'installazione degli ultimi driver NVidia CUDA forniranno, in WSL 2, prestazioni paragonabili a quelle "native" secondo quanto dichiarato dalla stessa azienda californiana.

Scaricando e utilizzando le immagini Docker compatibili con l'architettura NVidia CUDA, come indicato in questo annuncio, sarà possibile utilizzare strumenti crittografici avanzati (ad esempio lo stesso hashcat recentemente utilizzato in un esperimento volto al cracking delle reti WiFi in modo da velocizzare l'analisi di voluminose raccolte di hash), sviluppare applicazioni basate sul machine learning e, ad esempio, disegnare frattali.

Con Docker Desktop gli sviluppatori possono eseguire il loro codice in locale per poi distribuirlo, quando sufficientemente maturo, sull'infrastruttura di destinazione. La possibilità di sfruttare la potenza delle GPU in ambiente Windows per eseguire pesanti elaborazioni computazionali rappresenta una vera e propria pietra miliare.


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