L’uso di Linux può migliorare drasticamente le prestazioni nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale rispetto a Windows. Un utente, noto con lo pseudonimo di Inevitable-Start-653, ha condiviso la sua esperienza dopo essere passato a Linux da Windows, notando un aumento di 3 volte nella velocità di inferenza su Linux.
Man mano che venivano aggiunte più GPU al sistema, le prestazioni su Windows diminuivano significativamente, creando un collo di bottiglia, nonostante l’uso di software avanzato come Textgen di Oobabooga.
Tentativi di mitigare il problema con Windows Subsystem for Linux (WSL) e PyTorch 2.2 non hanno prodotto miglioramenti significativi. Passando a una configurazione dual-boot con Ubuntu Linux, l’utente ha riscontrato un netto miglioramento, con un aumento della velocità di inferenza, maggiore memoria disponibile e migliore reattività.
Un confronto con WSL ha rivelato che, nonostante la possibilità di utilizzare Linux in Windows tramite WSL, questo approccio consumava più risorse e non offriva vantaggi significativi in termini di prestazioni. Inoltre, problemi di I/O e instabilità dell’interfaccia grafica rendevano l’uso di WSL meno efficiente rispetto all’installazione di Linux su “bare metal”.
Sebbene WSL possa essere utile per utenti che preferiscono rimanere su Windows, Linux su bare metal rappresenta la scelta ideale per carichi di lavoro complessi e intensivi, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale.