在微軟最新發布的  Windows Insider預覽版本中，WSL2獲得了GPU計算支持。這意味著Linux二進製文件可以利用GPU資源，在WSL中進行機器學習、AI開發或是數據科學等工作。微軟在今年五月份的Build 2020大會上宣布了WSL對GPU計算的支持，對這項功能的需求在社區中一直擁有很高的呼聲。當時，微軟表示，最初的GPU計算功能將提供兩種方案：

• NVIDIA CUDA  （CUDA是跨平台的API，可以通過Windows上的WDDM GPU抽像或Linux上的NVIDIA GPU抽象與GPU通信）
• DirectML（直接機器學習，機器學習的低級API）

此次更新包括對NVIDIA CUDA 和 DirectML 的支持。CUDA 的初始預覽包括對現有機器學習工具、庫和流行框架（包括PyTorch 和TensorFlow）的支持，以及本機Linux 環境中可用的所有Docker 和NVIDIA Container Toolkit 支持，允許構建在Linux 上運行的容器化GPU 工作負載在WSL 2 中按原樣運行，讓開發者可以在本地Windows 計算機上進行開發和實驗。它的面向目標是專業人士。

DirectML則更加針對初學者，能夠讓使用者跨AMD、Intel和NVIDIA GPU，在Windows硬件上實現加速，體驗機器學習的工作負載。這次預覽版本發布了帶有DirectML後端的TensorFlow預覽包，初學者可以從TensorFlow 教程模型或微軟提供的示例開始學習。

微軟表示，計劃在接下來的幾個月中開源與DirectML 一起使用的TensorFlow 代碼擴展庫。