云服务器
大模型研发和部署广泛使用Ubuntu（尤其是Ubuntu Server）主要基于以下几个关键原因：
1. 稳定性和可靠性
- 长期支持（LTS）版本：Ubuntu提供5年官方支持的LTS版本（如20.04、22.04），适合需要长期稳定运行的生产环境。
- 企业级维护：Canonical（Ubuntu母公司）提供商业支持，适合大型项目和企业需求。
2. 对NVIDIA硬件的优化支持
- GPU驱动和CUDA生态：Ubuntu是NVIDIA官方推荐的操作系统之一，驱动安装和CUDA工具链（如cuDNN、TensorRT）的兼容性最佳。
- 深度学习框架依赖：PyTorch、TensorFlow等框架的官方预编译版本通常优先适配Ubuntu。
3. 开发者友好性
- 丰富的软件源：Ubuntu的APT包管理器提供大量预编译软件（如Python、Docker、Kubernetes），简化环境配置。
- 社区和文档：庞大的开发者社区和教程资源，能快速解决技术问题（如Stack Overflow、GitHub讨论）。
4. 云和分布式计算的兼容性
- 主流云平台支持：AWS、GCP、Azure等云服务均提供Ubuntu镜像，便于云端训练和部署。
- 容器化支持：Docker、Kubernetes等工具在Ubuntu上运行稳定，适合大规模分布式训练。
5. 开源与成本优势
- 免费开源：无需授权费用，降低大模型研发的底层成本。
- 自定义灵活性：可自由修改系统配置，适配高性能计算（HPC）需求。
6. 性能优化工具链
- 内核调优：Ubuntu默认内核针对高性能任务优化，支持大内存、多核CPU和高速存储（如NVMe）。
- AI专用工具：支持NVIDIA NGC容器、Habana Labs等AI提速工具。
其他系统的对比
- CentOS/RHEL：企业级稳定，但软件更新较慢，且CentOS转向Stream后不确定性增加。
- Windows：对GPU和深度学习框架的支持较弱，主要用于开发而非生产。
- 其他Linux发行版（如Debian、Arch）：缺乏Ubuntu的硬件厂商直接支持或社区资源。
实际案例
- OpenAI：早期基础设施基于Ubuntu。
- Hugging Face：推荐Ubuntu作为模型训练环境。
- 云服务商：AWS SageMaker、Google Vertex AI等默认提供Ubuntu镜像。
总结
Ubuntu在稳定性、硬件支持、社区生态和云集成上的综合优势，使其成为大模型领域的“默认选择”。但对于特定场景（如超算中心），可能选择其他Linux发行版（如RHEL或SLES）。