Windows Subsystem for Linux (WSL) улучшает производительность работы с машинным обучением за счёт нескольких механизмов:

• GPU-ускорение. 1 Разработчики могут использовать графические процессоры для выполнения вычислений, что существенно ускоряет процессы, требующие значительных вычислительных мощностей. 1 Например, задачи в области глубокого обучения, которые ранее было неудобно или невозможно выполнять в WSL, теперь могут эффективно использовать ресурсы современных графических карт NVIDIA, AMD и Intel. 1
• Поддержка библиотек для машинного обучения. 13 Пользователи могут работать с привычными инструментами Linux, такими как TensorFlow или PyTorch, используя преимущества GPU-ускорения. 1 Это особенно полезно для исследователей и разработчиков, работающих в области искусственного интеллекта и анализа данных. 1
• Интеграция с облачными сервисами. 3 WSL интегрируется с такими сервисами, как AWS, Azure и Google Cloud, что позволяет использовать мощь облачных вычислений, при этом продолжая разработку и тестирование локально на машине с операционной системой Windows. 3
• Удобство интеграции. 3 Доступ к файлам и папкам Windows можно получить прямо из терминала Ubuntu, что облегчает управление и манипуляцию наборами данных, кодом и файлами конфигураций. 3