CLOUD技术笔记在GPU服务器上部署大模型（如LLM、Stable Diffusion等）时，推荐使用 Ubuntu，尤其是 Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS。以下是详细对比和原因分析：
✅ 推荐 Ubuntu 的主要原因：
1. NVIDIA 官方支持更好
- NVIDIA 对 Ubuntu 提供最完整的驱动和软件栈支持。
- CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等官方安装包优先为 Ubuntu 提供
.deb包，并有详细的安装文档。 - 使用
apt安装 NVIDIA 驱动（通过ubuntu-drivers工具）非常方便。
sudo ubuntu-drivers autoinstall2. 深度学习框架生态更友好
- PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、vLLM、Llama.cpp 等主流框架的官方 Docker 镜像、安装脚本、教程大多基于 Ubuntu。
- 社区资源丰富，遇到问题更容易找到解决方案。
3. Docker / Container 支持优秀
- 大多数 GPU 提速容器（如 NVIDIA NGC 镜像）都基于 Ubuntu。
- Kubernetes + GPU 场景中，Ubuntu 是主流选择。
4. 更新及时，社区活跃
- Ubuntu 更新快，能更快支持新硬件（如 H100、L40S）和新内核。
- 错误修复和安全补丁响应迅速。
5. 开发工具链更现代
- 默认包管理器
apt用户体验优于yum。 - 支持 Snap、Flatpak 等现代打包方式（虽然不常用在服务器）。
- 更容易配置 CI/CD、自动化部署环境。
⚠️ CentOS 的现状（特别是 CentOS 8 停止维护后）
1. CentOS Stream 的争议
- 自 CentOS 8 停止后，Red Hat 将 CentOS 转为滚动发行版 CentOS Stream，稳定性不如传统 CentOS。
- 不再是“免费版 RHEL”，而是 RHEL 的上游开发分支，可能引入不稳定更新。
2. 驱动和软件支持滞后
- NVIDIA 对 RHEL/CentOS 支持虽存在，但
.rpm包更新较慢。 - 某些深度学习库可能没有预编译的 CentOS 版本，需手动编译，增加运维成本。
3. 社区生态相对薄弱
- 相关教程、Stack Overflow 问答、GitHub 示例多以 Ubuntu 为主。
- 新手或团队协作时，Ubuntu 更易上手。
📌 实际建议
| 使用场景 | 推荐系统 |
|---|---|
| 大模型训练 / 推理（本地或云） | ✅ Ubuntu 20.04/22.04 LTS |
| 企业级生产环境（强调稳定合规） | 可考虑 RHEL 或 Rocky Linux（替代 CentOS） |
| 使用 NGC、Docker、Kubernetes | ✅ Ubuntu（NVIDIA 官方推荐） |
| 团队熟悉 Red Hat 系列 | Rocky Linux / AlmaLinux（作为 CentOS 替代） |
💡 Rocky Linux / AlmaLinux 是 CentOS 的精神继承者，如果你必须使用 RHEL 兼容系统，建议选择它们而非 CentOS Stream。
🔧 总结
对于绝大多数大模型部署场景，强烈推荐使用 Ubuntu LTS（20.04 或 22.04）
—— 驱动支持好、生态完善、社区强大、与主流 AI 工具链无缝集成。
除非你所在企业强制要求使用 RHEL 兼容系统（出于合规、审计等原因），否则 Ubuntu 是更优选择。
如需，我可以提供一份 Ubuntu 上部署 CUDA + PyTorch + vLLM 的快速配置脚本。是否需要？