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透過GPU虛擬化加速WSL2
Windows Subsystem for Linux（以下簡稱WSL）為能夠在Windows作業系統原生執行Linux執行檔（ELF格式）的相容層，可讓開發人員接在Windows執行GNU/Linux環境中大部分的命令列工具、公用程式和應用程式，使用者也能將Linux容器部署於WSL並執行，簡化了程式開發與測試流程，而Microsoft也推出了改善執行效能的WSL2。
在近期的Windows更新中，Microsoft花了許多心力於繪圖處理器（Graphics Processing Unit，以下簡稱GPU）虛擬化，並在WDDM（Windows Display Driver Model）2.5版之後支援原生GPU虛擬化，並將WDDM GPU半虛擬化（WDDM GPU Paravirtualization，以下簡稱GPU-PV）技術應用於Windows沙盒、Hololens 2模擬器等情境，但目前技術限制僅能支援在Windows環境中執行的虛擬機器或容器等Windows客戶機（Guest）。
為了能在WSL2中使用GPU加速功能，Microsoft在WDDM 2.9中將GPU-PV延伸至Linux客戶機，並由Linux核心中的Dxgkrnl驅動程式，透過虛擬機器的VM Bus連接至Windows宿主機（Host），如此一來Linux環境下的使用者模式（User Mode）程式就能與實體GPU溝通並存取其資源。
WDDM 2.9還能支援多路GPU，讓Linux程式得以存取所有GPU，同時它也沒有設下任何權限限制，WSL2中的程式能與Windows宿主機動態調整共享GPU資源，如果只有Linux應用程式佔用GPU，它甚至能享有全部資源。
加速AI應用程式
Microsoft透過libd3d12.so與libdxcore.so函數庫為WSL2提供完整的D3D12與DxCore功能，但因為WSL2沒有圖型化介面，僅提供命令列介面，雖然D3D12 API支援畫面外繪圖（Offscreen Rendering），但不支援可以將畫面複製到螢幕的Swapchain，因此繪圖功能的實用價值並不大。
值得注意的是，Microsoft為WSL2移植了許多AI、機器學習所需的API，首先D3D12中整合了DirectML，能針對機器學習運算的效能最佳化。至於Linux使用者比較常用的OpenGL、OpenCL、Vulkan等API部分，WSL2透過映射層（Mapping Layer）將OpenCL和OpenGL硬體加速功能架構於DirectX 12之上，來解決相容性問題，而Vulkan的相關細節將於未來公布。
而業界常見的NVIDIA CUDA加速，則能讓程式透過Windows的WDDM GPU抽象層或Linux上的NVIDIA GPU抽象層與GPU溝通以相容CUDA-X函數庫（libcuda.so），以達到相容cuDNN、cuBLAS、TensorRT等運算框架的效果。
雖然libd3d12.so和libdxcore.so仍是閉源程式，但Microsoft已將Linux版Dxgkrnl開源並與社群共享，有興趣的讀者可以在GitHub上取得更多資訊。