在人工智能（AI）和机器学习（ML）迅猛发展的今天，构建高性能、高可靠性的训练与推理基础设施成为各大企业、研究机构乃至云服务商的核心任务。而在操作系统（OS）选型上，一个现象引人注目：绝大多数 AI 项目、开源框架和云平台默认或强烈推荐使用 Ubuntu，而非同样成熟稳定的企业级系统如 Oracle Enterprise Linux（OEL）或 Red Hat Enterprise Linux（RHEL）。
这不禁让人疑惑：OEL 和 RHEL 在金融、电信等关键业务领域久经考验，安全性和支持服务堪称顶级，难道在 AI 领域“不香”了吗？本文将从生态、工具链、社区、开发体验和实际部署等多个维度，解析 Ubuntu 成为 AI 服务器首选背后的深层逻辑。
一、生态兼容性：AI 框架的“原生家园”
主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch、JAX、Hugging Face Transformers）几乎无一例外地以 Ubuntu 作为官方测试和发布平台。其官方文档中的安装指南、Docker 镜像、预编译二进制包（wheel）大多基于 Ubuntu 或 Debian 构建。
- PyTorch 官网提供
pip install torch的命令，默认适配 Ubuntu 的 glibc 和 CUDA 驱动版本； - NVIDIA 的 NGC（GPU 优化容器目录）中，90% 以上的 AI 容器镜像基于 Ubuntu；
- Hugging Face、LangChain、Llama.cpp 等新兴工具链，社区示例几乎清一色运行在 Ubuntu 上。
相比之下，RHEL/OEL 虽可通过 EPEL、SCL 或手动编译运行这些框架，但往往面临：
- 依赖库版本过旧（如 Python、glibc、GCC）；
- 需额外启用 CodeReady Builder 或 Developer Toolset；
- 缺乏官方预编译包，需从源码构建，耗时且易出错。
对 AI 开发者而言，“开箱即用”比“理论上可行”重要十倍。
二、CUDA 与 GPU 驱动支持：NVIDIA 的“事实标准”
AI 计算高度依赖 NVIDIA GPU，而 NVIDIA 对 Ubuntu 的支持最为及时和完整：
- Ubuntu LTS（如 20.04、22.04）是 NVIDIA 官方认证的 CUDA 支持平台；
- 驱动安装脚本（
.run文件）和.deb包优先适配 Ubuntu； - CUDA Toolkit 的 APT 仓库直接为 Ubuntu 提供一键安装。
而在 RHEL/OEL 上：
- 需手动处理 DKMS、内核模块签名（尤其在启用了 Secure Boot 的系统上）；
- RHEL 8/9 默认使用较新的内核，可能与旧版 CUDA 驱动不兼容；
- OEL 虽兼容 RHEL，但更新节奏略滞后，驱动适配常有延迟。
对于需要频繁切换 CUDA 版本（如同时支持 PyTorch 1.x 和 2.x）的 AI 团队，Ubuntu 的灵活性优势尤为明显。
三、开发者体验：快、简、活
AI 研发强调快速迭代、实验试错。Ubuntu 的设计哲学恰好契合这一需求：
- APT 包管理器：安装 Python、OpenCV、FFmpeg、libgl1 等依赖只需一行命令；
- 桌面与服务器统一：许多研究员在本地 Ubuntu 桌面开发，无缝迁移到云端 Ubuntu 服务器；
- Docker/Containerd 原生友好：Ubuntu 是 Docker 官方推荐的基础 OS，容器运行更稳定；
- WSL2 完美支持：Windows 用户可通过 WSL2 直接运行 Ubuntu 进行 AI 开发，极大降低入门门槛。
反观 RHEL/OEL：
- 使用 YUM/DNF，但企业仓库默认禁用许多开发包；
- 强调稳定性，牺牲了新软件的及时性；
- 默认配置更“保守”，如 SELinux 可能干扰容器或网络通信，需额外调优。
AI 开发不是运维考试——谁能让模型跑起来更快，谁就赢了。
四、社区与知识沉淀：站在巨人的肩膀上
遇到问题时，Google 一下错误信息，90% 的 Stack Overflow、GitHub Issues、Reddit 讨论都基于 Ubuntu 环境。这意味着：
- 解决方案可直接复用；
- 错误日志匹配度高；
- 教程、视频、博客几乎无需适配。
而在 RHEL/OEL 上，即使问题相同，也可能因路径、服务名、权限模型不同而无法直接套用解决方案，徒增排查成本。
此外，Kubernetes、Ray、MLflow 等 AI 基础设施项目，其 Helm Charts、Operator 和部署脚本也默认假设底层为 Ubuntu 或 Debian。
五、那 OEL 和 RHEL 真的一无是处吗？
当然不是！在以下场景中，它们依然极具价值：
- 强合规要求：金融、政府项目需通过 FIPS、STIG 等认证，RHEL/OEL 提供官方合规基线；
- 长期支持（LTS）+ 商业 SLA：企业愿意为 10 年安全更新和 7×24 技术支持付费；
- 与 Oracle DB 深度集成：若 AI 系统重度依赖 Oracle 数据库，OEL 可提供性能优化和联合支持。
但这些优势，在以敏捷、创新、开源为核心的 AI 工程文化中，往往属于“非核心需求” 。
六、趋势：混合架构下的务实选择
现实中，许多大型组织采用 “Ubuntu 用于 AI 开发与训练，RHEL/OEL 用于生产推理或核心服务” 的混合策略：
- 训练集群：Ubuntu + Kubernetes + Slurm，追求极致性能与灵活性；
- 推理服务：容器化后部署到 RHEL OpenShift，享受企业级安全与运维体系。
这种“各司其职”的架构，既发挥了 Ubuntu 的生态优势，又满足了企业治理要求。
结语：不是“不香”，而是“不合拍”
OEL 和 RHEL 绝非不好，它们是企业级计算的基石。但在 AI 这个高速演进、高度依赖社区和开源生态的领域，Ubuntu 凭借其开放性、兼容性、开发者友好性和 NVIDIA 的深度协同，成为了事实上的“默认语言” 。
正如一位 AI 工程师所说：“我们不是在选操作系统，而是在选整个生态系统的生产力。”
未来，随着 RHEL Stream、Rocky Linux 等更开放的 RHEL 衍生版兴起，或许格局会有所变化。但至少在当下，Ubuntu 仍是 AI 服务器最高效、最省心的起点。
选 OS，本质是选战友——而 AI 世界，早已站满了 Ubuntu 用户。
