PyTorch 的英特尔扩展提供优化和功能以提高英特尔硬件的性能。它通过 PyTorch “xpu” 设备为 Intel 离散 GPU 提供简单的 GPU 加速。这允许用户使用 Docker Desktop 和 WSL2 在基于 Intel GPU 的 Windows 计算机上运行 PyTorch 模型。
Docker 的主要优势之一是它简化了安装过程。它负责所有必要的步骤，包括安装oneAPI 图形运行时、PyTorch 依赖项和任何其他所需的库。这使得在英特尔 GPU 上启动和运行 PyTorch 模型的过程变得简单高效。为了演示，我们将使用 Intel Arc GPU 在 Windows 上运行一个流行的 AI 文本到图像模型和稳定扩散。
设置
先决条件
如果您想继续操作，请确保您的 Windows 计算机具有最新的 Intel Arc GPU 驱动程序，并且您的 Intel GPU 已列在 Windows 设备管理器中：
使用 WSL2 启用 Docker 桌面
我们将使用带有 WSL2 的 Docker Desktop，因此请确保您的计算机已启用 WSL2。您可以使用以下命令进行检查：
wsl -l -v
现在我们已经启动并运行了 WSL2，安装适用于 Windows 的 Docker Desktop并重新启动。
cu
