ECLOUD博客是的，目前大模型训练普遍采用 Ubuntu 操作系统，尤其是在科研机构、科技公司和云计算环境中。这并不是绝对的（也有使用 CentOS、RHEL、Debian 甚至容器化环境的情况），但 Ubuntu 确实是最主流的选择之一，主要原因如下：
✅ 为什么大模型训练倾向于使用 Ubuntu？
-
广泛的硬件支持
- Ubuntu 对 NVIDIA GPU 的支持非常成熟，尤其是通过官方推荐的驱动和 CUDA 工具链。
- 大多数深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）在 Ubuntu 上有最完善的安装文档和预编译包。
-
强大的软件生态与包管理
- 使用
apt包管理器可以方便地安装开发工具（如 gcc、cmake）、Python 环境、Docker、NVIDIA 驱动等。 - 支持 Conda、pip、docker、k8s 等现代 AI 开发生态工具。
- 使用
-
社区支持活跃
- 出现问题时，Google 或 Stack Overflow 上几乎总能找到基于 Ubuntu 的解决方案。
- 官方文档、论坛、教程大多以 Ubuntu 为例。
-
云平台默认支持
- AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等主流云服务商提供的 GPU 实例，默认镜像通常是 Ubuntu。
- 这使得部署和集群管理更加标准化。
-
与 Docker 和容器技术兼容性好
- 许多深度学习容器镜像（如 NVIDIA NGC）基于 Ubuntu 构建。
- Kubernetes 集群中运行的训练任务也多以 Ubuntu 为基础镜像。
-
开发者习惯
- 多数 AI/ML 研究人员和工程师熟悉 Ubuntu，降低了学习成本和团队协作门槛。
🆚 其他操作系统的使用情况
| 操作系统 | 使用场景说明 |
|---|---|
| CentOS / RHEL | 一些企业级服务器环境偏好稳定性，但因 CentOS 停止维护（转向 Stream），逐渐被替代。 |
| Debian | 类似 Ubuntu，更稳定保守，但在驱动支持和新软件版本上略滞后。 |
| Arch Linux / Fedora | 极客或特定研究组使用，不适合大规模生产部署。 |
| 容器内（Alpine、Ubuntu base） | 实际训练常运行在基于 Ubuntu 的 Docker 容器中。 |
🔧 实际案例
- Meta（）：公开资料显示其 AI 基础设施大量使用定制化的 Linux 发行版，但开发环境和原型训练多基于 Ubuntu。
- OpenAI / Anthropic / Mistral：虽然未公开细节，但从招聘信息和技术博客看，Ubuntu 是主要开发平台。
- 高校实验室：绝大多数配备 GPU 服务器的实验室都选择 Ubuntu 作为标准系统。
总结
✅ 是的，大模型训练确实大多采用 Ubuntu 操作系统，因为它提供了最佳的软硬件兼容性、丰富的工具链支持和活跃的社区生态。虽然不是唯一选择，但在实际工程实践中，Ubuntu 已成为事实上的标准平台。
如果你正在搭建大模型训练环境，推荐使用 Ubuntu LTS 版本（如 Ubuntu 20.04 或 22.04），以获得长期支持和稳定性。