公司做深度学习一般用Ubuntu还是CentOS?

结论：对于深度学习场景，Ubuntu是更优的选择，尤其在硬件兼容性、社区支持和开发便利性方面显著优于CentOS。

以下是详细分析：

1. 硬件与驱动兼容性

• Ubuntu优势：
  • 默认集成NVIDIA GPU驱动和CUDA工具链，安装深度学习环境（如TensorFlow/PyTorch）仅需几条命令。
  • 对新型硬件（如多卡服务器、AI提速卡）支持更快，社区和厂商（如NVIDIA）优先适配。
• CentOS劣势：
  • 需手动配置第三方驱动仓库（如ELRepo），且内核版本较旧，可能需自行编译驱动，增加维护成本。

2. 软件生态与工具链

• Ubuntu的便利性：
  • 官方软件源直接提供Python最新版、Docker、Kubernetes等工具，apt-get安装一步到位。
  • 主流深度学习框架（如PyTorch）官方文档通常以Ubuntu为例。
• CentOS的局限性：
  • 依赖EPEL等第三方仓库，软件版本滞后（如默认Python 3.6），需通过源码或conda额外配置。

3. 社区与开发支持

• Ubuntu的活跃生态：
  • Stack Overflow等平台80%以上的Linux深度学习问题基于Ubuntu解决方案。
  • 云服务商（如AWS/Azure）的深度学习镜像默认提供Ubuntu选项。
• CentOS的转型风险：
  • CentOS转向Stream版本后，稳定性下降，企业可能需转向RHEL（需付费）或Rocky Linux。

4. 企业级需求考量

• 选择CentOS/RHEL的场景：
  • 已有CentOS基础设施且需长期支持（如X_X机构），但需额外投入配置深度学习环境。
  • 严格依赖SELinux等安全模块的场景（但深度学习通常不涉及高安全需求）。

核心建议

• 优先选择Ubuntu：除非企业已有成熟的CentOS运维体系，否则Ubuntu能大幅降低环境配置时间，提速模型开发迭代。
• 补充方案：若需企业级支持，可考虑Ubuntu Pro（免费个人版+付费企业支持）或RHEL。

最终决策应基于团队技术栈和运维习惯，但Ubuntu在深度学习领域的“开箱即用”特性难以替代。