用 Arch Linux for WSL2 来炼丹
HomeArchivesAboutLinks
用 Arch Linux for WSL2 来炼丹
用 Arch Linux for WSL2 来炼丹

用 Arch Linux for WSL2 来炼丹

Published date
Dec 16, 2021
Tags
Linux
WSL
Windows
CUDA

测试环境

Host OS: Windows 11 Pro 21H2 (22000.376)
WSL2 OS: ArchWSL 21.8.28.0
GPU: GeForce RTX 3080 Ti
Nvidia Driver: Game Ready 510.06

启用 WSL2

具体可以参考微软官网的 旧版 WSL 的手动安装步骤，注意执行完后再 wsl --update 一下，否则图形驱动不是最新的。

安装 Nvidia 驱动

既然是 WSL2 中的 CUDA 开发，首先要先安装支持 WSL 上 CUDA 的 N 卡驱动，可以在 Nvidia 官网 进行下载安装，和普通的驱动一样，写作此文章时最新的版本是 510.06

安装 Arch Linux for WSL2 子系统

自从上手了下 Manjaro，觉得 AUR 什么的特别方便，这次直接在 WSL2 子系统中安装 Arch Linux 了。
如果你也想在 WSL 中使用 Arch 的话，可以参考一下下面的简单配置步骤 🎉

下载 ArchWSL

在 GitHub 上下载最新的第三方打包的 ArchWSL，有多种安装方式，这里我选的是 Arch.zip 这个包，并解压到一个拥有写权限的目录。

安装 ArchWSL

运行 .\Arch.exe 来安装 rootfs 和注册表配置。安装完成之后会生成一个 .vhdx 虚拟磁盘文件，并且 Windows Terminal 会监测到并自动添加配置。

Arch 的简单配置

以下以使用 USTC 镜像源作为例子

设置 root 账户密码

passwd

更换 Arch Linux 源

# 设置软件源
echo 'Server = https://mirrors.ustc.edu.cn/archlinux/$repo/os/$arch' >> /etc/pacman.d/mirrorlist
# 添加写保护，防止被修改
chattr +i /etc/pacman.d/mirrorlist
# 初始化 keyring
pacman-key --init
pacman-key --populate
pacman -Syu # 更新

（可选）添加 Arch Linux CN 源

在 /etc/pacman.conf 文件末尾添加两行：
[archlinuxcn]
Server = https://mirrors.ustc.edu.cn/archlinuxcn/$arch
然后更新一下：
pacman -Syy
pacman -S archlinuxcn-keyring

创建普通用户

一般不会直接使用 root 账户，这里我们新建一个普通账户 imbytecat：
# 新建用户：-m 为用户创建家目录；-G wheel 将用户添加到 wheel 用户组
useradd -m -G wheel imbytecat
# 设置密码
passwd imbytecat
# 因为 visudo 需要 vi
ln -s /usr/bin/vim /usr/bin/vi
# 编辑 /etc/sudoers
visudo
将以下两行行首的 # 去掉：
# %wheel ALL=(ALL) ALL
# %wheel ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

切换 WSL 默认以普通用户登陆

回到 PowerShell 中，进入到 Arch.exe 所在的目录，执行：
.\Arch.exe config --default-user imbytecat
wsl -s Arch
再次重新打开 WSL 便已经切换默认账户了。

安装 Paru

Paru 是一个类似 Yay 的 AUR 助手，使用 Rust 编写，速度更快：
sudo pacman -S --needed base-devel
sudo pacman -S git
git clone https://aur.archlinux.org/paru.git
cd paru
makepkg -si
注意出现 fakeroot is in IgnorePkg/IgnoreGroup. Install anyway? 的话，输入 n 不安装 fakeroot，这是由于 ArchWSL 默认使用的是兼容 WSL 的 fakeroot-tcp。

安装 Miniconda

可以选择安装 Anaconda 或 Miniconda 来管理各个 Python 环境，这里我就直接安装轻一些的 Miniconda 了：
# 安装 archlinuxcn/miniconda
paru miniconda
# 启用 conda
sudo ln -s /opt/miniconda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh
conda init zsh

测试 PyTorch

这里就用一个 PyTorch 测试一下是否正常调用 CUDA 吧：
conda create -n python39 python=3.9
conda activate python39
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
$ python
Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 13:09:58)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.backends.cudnn.is_available()
True
 
Copyright 2022 imbytecat