在 WSL 里把 Vulkan 跑起来
一套经过实际验证的 WSL Vulkan 学习环境:弄清 Dzn 与 Lavapipe 两条执行路径,安装工具链,枚举物理设备,编译 Shader,并建立从第一个三角形到调试、同步和小型渲染器的学习路线。
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一套经过实际验证的 WSL Vulkan 学习环境:弄清 Dzn 与 Lavapipe 两条执行路径,安装工具链,枚举物理设备,编译 Shader,并建立从第一个三角形到调试、同步和小型渲染器的学习路线。
一次真实的 WSL 网络故障复盘:Mirrored 模式在特定 Windows 网络环境下冷启动失败,Linux 只剩回环接口。记录如何区分接口、路由和 DNS 问题,切换 VirtioProxy,并用多轮冷启动验证结果。
一次 Windows 11 磁盘空间异常复盘:从 C 盘只剩 69.5 GB 开始,逐层定位到 WSLg 远程桌面组件持续生成 ETL 日志,安全清理后保留 WSL、WSLg 与 Docker Desktop,并建立复发监控。
从一次命令行统一授权 Demo 说起,拆解 Python webbrowser、xdg-open、WSL Interop、OAuth PKCE 与设备码登录,并讨论如何把这种跨系统能力用进日常开发。
在 Ubuntu 26.04 LTS + RTX 4060 Laptop GPU 的 WSL 环境里,不改系统目录,用 micromamba 准备 CUDA 12.4、GCC 13 和 cuBLAS,编译 llama.cpp CUDA 后端,并用 Qwen3 4B 做 CPU 与 CUDA 的速度对比。
这是一篇持续更新的本地开源模型安装记录。从一台 64GB 内存、WSL 分配 32GB、RTX 4060 Laptop 8GB 显存的 Windows + Ubuntu 26.04 LTS 开发机出发,先判断 Ollama 应该跑在 Windows 还是 WSL,再比较 llama.cpp、LM Studio、vLLM 等方案,最后整理适合本机长期使用的模型清单。
从一台带 NVIDIA 显卡的 Windows 开发机出发,讲清楚 WSL 里验证 CUDA、跑 PyTorch、部署本地模型、管理模型缓存和排查 GPU 没被用上的方法。
用一次真实的项目迁移做主线:把放在 Windows 分区的混合 Python/Node 仓库搬进 WSL 的 Linux 文件系统,重新梳理文件、路径、进程互调和性能边界。
从一次 C 盘爆满开始,拆解 WSL2 的 ext4.vhdx 为什么只涨不降,如何定位 Docker、node_modules、模型缓存和包缓存,并给出安全清理与压缩流程。
用一个本地 API 服务的排障过程讲清楚 Docker Desktop WSL 后端、bind mount、named volume、热更新、日志和磁盘空间治理。
从一次团队开发环境迁移说起,解释 WSL1、WSL2、发行版、VHDX、Windows 集成、systemd、网络和文件系统的边界,帮你判断什么工作适合放进 WSL。
用一个图片批处理小工具贯穿全文,讲清楚 WSLg 下开发 Qt/GTK/OpenCV GUI 的环境、调试、文件边界、打包取舍和团队使用方式。
用一个本地 API 服务访问失败的案例,系统梳理 WSL NAT、mirrored networking、DNS tunneling、autoProxy、Windows 防火墙和 Docker 端口映射。
用一个排查线上日志和批量整理文件的真实流程,讲清楚如何在 WSL 里把 rg、jq、awk、fzf、make、cron/systemd timer 和 Windows 工具连成稳定工作流。
从 xeyes、gedit 和一个远程窗口的例子讲起,拆开 X11、Wayland、XWayland、Weston 和 RDP 在 WSLg 里的分工,顺便解释为什么旧教程里的 DISPLAY 配置现在经常是反效果。
从一条 fim image.png 命令说起,拆一下 WSLg 为什么能把 Linux 图形程序直接显示到 Windows 桌面,以及它在图片预览、图像开发、X11 小工具里的日常用法。