在GPU服务器上部署深度学习框架，推荐使用Ubuntu还是CentOS？

在GPU服务器上部署深度学习框架时，推荐使用 Ubuntu（特别是 LTS 版本，如 20.04 或 22.04）。以下是详细对比和推荐理由：

✅ 推荐 Ubuntu 的主要原因：

1. NVIDIA 官方支持更友好

• NVIDIA 对 Ubuntu 提供了最完整、最及时的驱动和 CUDA 工具链支持。
• 安装 NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN、TensorRT 等工具时，Ubuntu 的 .deb 包管理方式简单快捷，官方文档大多以 Ubuntu 为例。

示例：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda

2. 社区生态活跃，问题易解决

• 深度学习社区（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 等）大多数教程、Stack Overflow 问答都基于 Ubuntu。
• 出现问题时，更容易找到解决方案或适配脚本。

3. 包管理方便（APT）

• APT 软件源丰富，安装 Python、pip、conda、docker、nvidia-docker 等工具非常便捷。
• 支持 Snap、PPA 等扩展源，便于获取最新软件版本。

4. Docker 和容器化支持更好

• 大多数深度学习镜像（如 nvidia/cuda, pytorch/pytorch）默认基于 Ubuntu 构建。
• Kubernetes、Kubeflow 等 AI 平台在 Ubuntu 上集成更顺畅。

5. 更新及时，内核较新

• Ubuntu LTS 版本拥有较新的内核和硬件支持，对新型 GPU（如 H100、A100）兼容性更好。
• CentOS 7 内核较旧，对新硬件支持有限（虽然 CentOS Stream 有所改善，但仍不如 Ubuntu 活跃）。

⚠️ CentOS 的局限性：

注：Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 或 Rocky Linux / AlmaLinux（RHEL 克隆）更适合企业级稳定服务，但在 AI/ML 快速迭代场景中不够灵活。

📌 建议配置

• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS（长期支持到 2027）
• GPU 驱动：通过官方 CUDA repo 安装最新稳定版
• CUDA Toolkit：根据深度学习框架要求选择版本（如 PyTorch 2.x 推荐 CUDA 11.8 或 12.1）
• Python 环境：推荐使用 conda 或 venv + pip
• 容器化：搭配 Docker + nvidia-docker2 提升环境一致性

✅ 总结

👉 结论：对于 GPU 服务器上的深度学习任务，强烈推荐使用 Ubuntu LTS 版本（如 22.04）。它能显著降低环境配置难度，提升开发和部署效率。