跑深度学习代码阿里服务器应该怎么选系统？

核心结论

选择阿里云服务器运行深度学习代码时，推荐使用Ubuntu 18.04/20.04 LTS或CentOS 7/8系统，优先适配NVIDIA驱动和主流深度学习框架，兼顾稳定性和社区支持。

系统选型关键因素

1. 驱动与框架兼容性

   • Ubuntu和CentOS对NVIDIA GPU驱动和CUDA工具链支持最完善，尤其是Ubuntu可直接通过官方源安装驱动。
   • 主流框架（如TensorFlow、PyTorch）的官方文档均以这两种系统为基准测试环境。

2. 稳定性与长期支持

   • Ubuntu LTS版本提供5年安全更新，适合长期项目；CentOS以企业级稳定性著称，但需注意CentOS 8已转向Stream版本。
   • 避免选择非LTS或小众系统（如Arch），可能面临依赖库冲突风险。

3. 开发效率与工具链

   • Ubuntu的apt包管理器和丰富的社区资源（如PPA）能快速部署环境；CentOS需依赖EPEL源扩展软件包。
   • 阿里云部分镜像已预装NVIDIA驱动和CUDA，可优先选用（如“GPU优化镜像”）。

配置建议

• GPU实例选择：搭配阿里云GN6/GN7系列（如GN6i搭载NVIDIA T4），确保显存满足模型需求。
• 存储优化：系统盘建议100GB以上，避免训练数据溢出；数据盘可选高效云盘或SSD。

注意事项

• 若需多机分布式训练，建议统一系统版本以减少环境差异。
• 部分框架（如Horovod）对系统内核版本有要求，需提前验证。

总结：Ubuntu为深度学习首选，CentOS适合企业级稳定需求，阿里云后台可直接选择预装环境的镜像节省部署时间。