CDNK博客
结论：跑深度学习代码时，选择阿里云服务器系统应优先考虑Ubuntu或CentOS，根据具体需求权衡易用性、稳定性与软件兼容性。
- Ubuntu是大多数深度学习开发者的首选，主要原因是其社区活跃、文档丰富、软件包更新快，尤其适合需要频繁安装和调试AI框架（如TensorFlow、PyTorch）的场景。
- CentOS则以稳定性和安全性著称，适合企业级部署和长期运行的深度学习项目，但它的软件版本较旧，安装新工具可能需要额外配置。
- 阿里云官方提供的Ubuntu镜像通常已经优化过内核和驱动，能更好地适配GPU实例，提升训练效率。
- 如果你使用的是阿里云的GPU云服务器，建议选择官方推荐的操作系统版本，例如Ubuntu 20.04或Ubuntu 22.04 LTS，这些版本对CUDA和cuDNN的支持较好。
- 对于追求极致性能和定制化环境的用户，可以考虑基于Debian自定义系统，但这对运维能力要求较高，不推荐新手使用。
- 操作系统的位数建议统一为64位，以支持更大内存和更高性能运算。
- 文件系统方面，推荐使用ext4格式，它在Linux下稳定且性能良好，适合处理大规模数据集读写。
- 在安装操作系统后，及时更新系统补丁和驱动程序，尤其是NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包，这对深度学习任务至关重要。
- 若团队协作开发，建议统一操作系统版本与环境配置，避免因系统差异导致的兼容性问题。
最终选择哪个系统，取决于你的技术栈、团队习惯以及项目周期。对于大多数用户而言，Ubuntu是最稳妥的选择。
如果你追求快速上手、丰富的社区资源和良好的GPU支持，Ubuntu应作为首选系统；如果你更看重系统稳定性和企业级应用，可以选择CentOS。无论哪种系统，合理配置硬件资源和优化环境变量才是提升深度学习效率的关键。