CDNK博客
在企业级大模型（LLM）推理服务部署中，推荐优先选择 Ubuntu（尤其是 LTS 版本，如 22.04 或 24.04），而非 Rocky Linux。原因如下（兼顾技术生态、工具链支持、硬件提速兼容性及企业实践）：
✅ 核心优势：Ubuntu 更适合 LLM 推理服务
| 维度 | Ubuntu（22.04/24.04 LTS） | Rocky Linux 9（RHEL 兼容） |
|---|---|---|
| GPU 驱动与 CUDA 生态 | ✅ 官方长期深度集成 NVIDIA：nvidia-driver、cuda-toolkit、nvidia-container-toolkit 均提供官方 deb 包 + PPA 支持，安装简单、版本更新及时（如 CUDA 12.4 在 Ubuntu 24.04 上开箱即用） | ⚠️ 依赖 EPEL + RPM Fusion + 手动编译或第三方 repo；NVIDIA 驱动安装更繁琐，CUDA 版本滞后（如 Rocky 9 默认仅支持 CUDA 11.x，新卡/新框架支持弱） |
| AI/ML 框架支持 | ✅ PyTorch、vLLM、TGI、llama.cpp、Ollama 等主流推理框架均优先测试并发布 Ubuntu wheel/binary；Hugging Face transformers、accelerate 对 Ubuntu 的 CUDA/cuDNN 兼容性最完善 | ⚠️ 部分框架（如较新 vLLM）在 RHEL 系发行版上需源码编译，CI/CD 测试覆盖较少，易遇 ABI 兼容问题（如 glibc 版本差异） |
| 容器与编排生态 | ✅ Docker、Podman、NVIDIA Container Toolkit、Kubernetes（kubeadm/k3s）在 Ubuntu 上配置成熟；Docker Desktop for Linux 原生支持 Ubuntu | ⚠️ Rocky 9 对 Podman 支持好，但 Docker CE 官方仅提供 RPM（非 RHEL），需启用额外仓库；NVIDIA Container Toolkit 的 RHEL 文档较简略，调试成本高 |
| 可观测性与运维工具 | ✅ Prometheus、Grafana、Netdata、systemd-journal 日志等与 Ubuntu systemd 集成稳定；大量 SRE 工具（如 Ansible roles、Terraform modules）默认适配 Ubuntu | ✅ Rocky 同样基于 systemd，基础运维无短板，但 AI 专用监控（如 GPU metrics exporter、vLLM metrics endpoint）社区示例多为 Ubuntu |
| 企业支持与合规 | ✅ Canonical 提供 Ubuntu Pro（免费用于生产环境 ≤ 5 机器），含内核热补丁、FIPS 140-2、CIS Hardening、24/7 支持；满足X_X/X_X等合规场景 | ✅ Rocky Linux 由社区维护，无商业 SLA 支持；若需企业支持，需转向 Red Hat OpenShift + RHEL（成本显著上升） |
⚠️ Rocky Linux 的适用场景（仅当满足以下全部条件时可考虑）：
- 已有成熟 RHEL 运维团队 + 统一 OS 标准（如全栈使用 RHEL 生态）；
- 推理服务负载轻（CPU-only 或旧款 GPU），不依赖最新 CUDA/vLLM 功能；
- 使用 OpenShift/Kubernetes 并已深度绑定 Red Hat 订阅体系；
- 安全策略强制要求 RHEL 兼容发行版（且接受自行维护 CUDA/AI 栈）。
🔧 实操建议（Ubuntu 方案）：
- OS：Ubuntu Server 24.04 LTS（兼顾新硬件支持与 5 年维护期）
- GPU 驱动：通过
ubuntu-drivers autoinstall或nvidia-driver-535-server（LTS） - CUDA：使用
cuda-toolkit-12-4官方 deb（避免 runfile 安装） - 推理服务：vLLM（推荐）或 TGI，配合 Triton Inference Server（若需多框架统一调度）
- 容器：Docker +
nvidia-container-toolkit（或 Podman 4.9+） - 安全加固：启用 Ubuntu Pro 的 FIPS 模式 + 自动安全更新（
unattended-upgrades）
📌 总结：
对于绝大多数企业级 LLM 推理场景（尤其涉及 NVIDIA GPU、高频迭代、开源工具链），Ubuntu 是更高效、低风险、生态更友好的选择。Rocky Linux 仅在强绑定 RHEL 合规体系且愿意承担额外维护成本时才具备合理性。
如需进一步评估（如具体 GPU 型号、推理框架选型、高可用架构），欢迎提供细节，我可给出定制化部署方案。