大模型训练推理常用操作系统型号？

结论：大模型训练与推理场景中，Linux系统（尤其是Ubuntu和CentOS/RHEL）占据绝对主导地位，因其高性能、稳定性和开源生态优势。Windows仅适用于少量轻量级推理场景。

一、主流操作系统选择及原因

1. Linux系统（90%+场景）

   • Ubuntu LTS
     • 版本推荐：20.04/22.04 LTS
     • 优势：
     • 完善的GPU驱动支持（NVIDIA CUDA官方适配）
     • 庞大的AI工具链兼容性（PyTorch/TensorFlow优先支持）
     • 社区活跃，问题排查效率高
   • CentOS/RHEL
     • 版本推荐：CentOS 7/8（或替代品Rocky Linux）
     • 优势：
     • 企业级稳定性，适合长期运行的训练任务
     • 与云服务（AWS/Azure）深度集成

2. Windows（边缘场景）

   • 仅建议用于：
     • 小规模ONNX/TensorRT模型推理
     • 开发测试环境（需WSL2辅助）
   • 致命缺陷：
     • 缺乏原生分布式训练支持
     • 内核调度效率低于Linux

二、关键决策因素

• 性能：Linux内核的进程调度、IO吞吐显著优于Windows
• 工具链支持：
  • NVIDIA驱动/CUDA对Linux有优先优化
  • Kubernetes/Docker原生支持Linux
• 成本：Linux开源免授权费，适合大规模集群

三、特殊场景补充

• 容器化部署：
  • 基础镜像通常基于Ubuntu/CentOS的轻量版（如Alpine Linux）
• 国产化需求：
  • 欧拉OpenEuler（华为生态）
  • 麒麟OS（军政领域）

总结：选择操作系统时需严格匹配计算需求——Linux是训练/推理的黄金标准，Windows仅作补充。 实际部署中，Ubuntu LTS+容器化已成为行业默认选项。