CDNK博客
结论：在大模型训练场景下，Ubuntu等Linux系统通常比Windows更合适。
大模型训练对系统的性能、稳定性、软件生态和资源调度能力有较高要求，而Ubuntu作为主流的Linux发行版，在这些方面表现更为出色。
Windows虽然近年来通过WSL（Windows Subsystem for Linux）等技术提升了对AI开发的支持，但其原生支持和性能优化仍不及Ubuntu等Linux系统。
Ubuntu拥有更广泛的开发者社区和成熟的工具链支持，例如PyTorch、TensorFlow、CUDA和各种分布式训练框架，大多数深度学习项目默认优先适配Linux环境。
在GPU驱动和计算平台（如NVIDIA CUDA和cuDNN）的支持上，Ubuntu与NVIDIA官方提供了完整且高效的运行时环境，兼容性和运行效率更高。
大规模训练任务通常需要依赖命令行工具、脚本自动化、远程服务器管理等功能，Linux系统在终端操作、权限控制和资源监控方面更具优势。
对于团队协作和部署一致性而言，使用Ubuntu可以更容易实现“开发—训练—部署”流程的统一，避免因操作系统差异带来的兼容性问题。
如果用户是初学者或习惯图形界面操作，Windows可能在初期上手较为友好，但在实际进行大规模、长时间的模型训练时，Windows的资源调度能力和后台稳定性往往不如Linux系统。
企业级部署中，绝大多数云服务商（如AWS、Azure、Google Cloud）提供的AI训练实例也默认推荐使用Ubuntu系统，进一步说明了Ubuntu在行业中的主导地位。
综上所述，如果你的目标是高效、稳定地进行大模型训练，Ubuntu是首选操作系统；而Windows更适合用于初步学习、快速原型设计或与企业已有Windows生态集成的场景。