从原理上理解Win11环境下WSL2如何配置pytorch环境并调用NVIDIA GPU

↵如果要在Windows上部署深度学习开发环境，一般来讲比在Ubuntu等环境上要复杂很多。但Win11大幅加强了WSL2的能力，因此基于WSL2，我们可以实现非常简洁的部署流程。大体的操作流程是：

安装WSL2，这部分网上教程很多，不赘述。
在WSL2中依次安装cuda和NVIDIA container toolkit，这部分参考NVIDIA官方教程，不要看网上的二手教程，因为很多教程是错的。
安装docker，这步也建议参考官方教程，网上很多教程也是错的。
安装好后修改 daemon.json，设置default runtime为nvidia，具体格式直接问deepseek。
建议换docker国内镜像，具体操作问deepseek，目前好用的国内镜像源是 https://docker.xuanyuan.me。
测试WSL2中的 nvidia-smi 和 nvcc ，都能正常使用的话，WSL2中的配置就结束了。
接下来是关键一步：在Windows上（不是WSL2环境内）安装docker desktop，安装过程中选中"将WSL作为后端"
在WSL2中安装docker镜像，推荐下面这个镜像，亲测好用。完成这个docker的拉取和container创建后，整个配置流程就结束了。

docker pull pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime

配置完成后，在Windows的docker desktop中应该可以看到WSL2中的镜像和容器状态

更好的开发体验：

用vscode的remote development插件实现在WSL2中开发，纵享丝滑（不得不说，巨硬在生产力这块是真的厉害）。这部分没什么难度，只要WSL2中的容器是启动的，在vscode上点两下鼠标就行了，建议问deepseek。

接下来讨论一下，为什么在WSL2中使用GPU，需要在Windows中安装docker desktop？

这就要从WSL2的软件架构说起了，与直接在硬件上安装Linux系统不同，所谓"访问GPU"，依然是**通过Windows的NVIDIA驱动实现，并不是WSL2直接访问硬件。**这也就是为什么很老版本的NVIDIA驱动无法支持WSL访问GPU。

整体的架构如下图，W SL2 本质是虚拟机，不能直接访问物理硬件，通过层层转发，最终执行由Windows的NVIDIA驱动完成，间接实现了WSL2中的容器访问Windows管理的硬件。

因此，Docker Desktop 是整个链路中的核心"中介"，提供了GPU访问的重要功能：

总结一下，WSL2 的 Docker GPU 支持依赖于完整的传递链：

很可惜的是，当前网上并没有哪个教程强调了这一点，导致很多新手在配置环境时忽略了**"在Windows下安装docker desktop并以WSL作为后端"**这个关键步骤。

本质上还是在于没有从底层原理来理解WSL2。其实学任何技术都一样，如何配置，如何操作，这些其实都是细枝末节，并不本质，本质是底层的技术是如何实现的，理解了它的实现，才能理顺上层的应用，不会去踩那些莫名其妙的坑。