ECLOUD博客在运行大模型（如LLM，大型语言模型）时，选择 Linux 发行版主要取决于稳定性、软件生态、硬件支持、社区/企业支持以及你的具体使用场景（研究、生产部署、开发测试等）。Ubuntu 和 Rocky Linux 各有优势，以下是详细对比：
一、核心对比：Ubuntu vs Rocky Linux
| 维度 | Ubuntu | Rocky Linux |
|---|---|---|
| 基础系统 | Debian 系（APT 包管理） | RHEL 系（RPM/YUM/DNF），Red Hat 的免费替代品 |
| 发布周期 | 每6个月一个版本，LTS每2年（推荐长期支持版） | 滚动跟随 RHEL，稳定更新，生命周期长达10年 |
| 软件包更新速度 | 较快，新工具和驱动支持更好 | 更保守，注重稳定性和企业合规 |
| AI/ML 生态支持 | 极强，NVIDIA、PyTorch、TensorFlow 官方优先支持 | 支持良好，但可能需要手动配置或第三方源 |
| 容器与K8s集成 | Docker、Kubernetes 支持非常成熟 | 企业级支持好，常用于生产环境 |
| 硬件驱动（尤其是GPU） | NVIDIA 驱动安装简单，官方文档丰富 | 需要额外配置 EPEL 或 ELRepo 源 |
| 适合场景 | 开发、研究、快速原型、个人项目 | 生产部署、企业级服务、高稳定性要求 |
二、针对“运行大模型”的实际考量
✅ 推荐 Ubuntu（特别是 LTS 版本，如 22.04 或 24.04）如果：
- 你是研究人员、开发者、学生
- 使用 NVIDIA GPU 进行训练/推理
- 依赖 PyTorch / TensorFlow / Hugging Face / vLLM / llama.cpp 等开源框架
- 希望快速安装 CUDA、cuDNN、nvidia-docker 等
- 使用 Jupyter、VS Code、Wandb 等开发工具
- 需要频繁更新软件或尝试新模型
🟢 优势：几乎所有 AI 框架的官方安装指南都以 Ubuntu 为例，社区资源丰富，出问题容易找到解决方案。
✅ 推荐 Rocky Linux 如果：
- 是在企业生产环境中部署大模型服务
- 已有基于 RHEL 的运维体系（如 Ansible、Satellite、SELinux 策略）
- 要求极高的系统稳定性、安全合规、长期维护
- 使用 Kubernetes/OpenShift 集群进行编排（红帽生态更成熟）
- 不追求最新驱动或框架，可以接受稍旧但稳定的版本
⚠️ 注意：虽然可行，但 Rocky 上安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 可能比 Ubuntu 多几步（需启用 EPEL、ELRepo 等源），对新手不够友好。
三、硬件提速支持（关键！）
| 支持项 | Ubuntu | Rocky Linux |
|---|---|---|
| NVIDIA 驱动安装 | ubuntu-drivers 自动检测，一键安装 |
需手动添加 ELRepo，dkms 编译，较复杂 |
| CUDA Toolkit | 官方提供 .deb 包，支持良好 |
提供 .run 或 .rpm 包，但版本适配需注意 |
| ROCm（AMD GPU） | 支持较好 | 支持一般，建议用 Ubuntu |
| Docker / NVIDIA Container Toolkit | 安装简单，文档齐全 | 可用，但配置略繁琐 |
👉 对于大多数使用 NVIDIA 显卡的大模型用户，Ubuntu 在 GPU 支持方面明显更方便。
四、结论与建议
| 使用场景 | 推荐系统 |
|---|---|
| 🔬 本地开发、实验、调参、学习大模型 | ✅ Ubuntu LTS（如 22.04/24.04） |
| 🏭 企业生产部署、已有红帽生态 | ✅ Rocky Linux（强调稳定性与安全） |
| 🖥️ 单机跑 LLM（如 Llama 3、Qwen、ChatGLM） | ✅ Ubuntu（驱动+框架支持更顺） |
| ☸️ K8s 集群部署大模型服务 | 两者皆可，若用 OpenShift 则倾向 Rocky |
✅ 最佳实践建议：
- 选择 Ubuntu 22.04 LTS 或 24.04 LTS
- 安装时启用 SSH、设置 swap 或 zram（应对内存不足）
- 使用
nvidia-driver-535或更高 + CUDA 12.x - 配合 Docker + NVIDIA Container Toolkit 隔离环境
- 使用
vLLM、Text Generation Inference等高效推理框架
补充：其他选择？
如果你想要兼顾稳定性和现代 AI 生态，也可以考虑：
- Fedora Workstation：更新快，RPM 系但比 Rocky 新潮，适合技术爱好者
- Debian Stable：比 Ubuntu 更稳，但软件版本太旧，不适合 AI 开发
- Arch Linux / EndeavourOS：滚动更新，适合高手，但不适合生产
总结一句话：
💡 对于绝大多数运行大模型的用户，尤其是涉及 GPU 提速的场景，推荐使用 Ubuntu LTS。它在 AI 生态、驱动支持和易用性上全面胜出。只有在企业级 RHEL 兼容环境中才优先考虑 Rocky Linux。
如有具体部署场景（如单机推理、多卡训练、K8s集群），欢迎补充，我可以给出更详细的配置建议。