Linux 如何推动 AI 时代的发展
Linux 如何推动 AI 时代的发展
2024年12月2日修改
在当今的科技领域，AI（人工智能）的发展势头迅猛，而 Linux 操作系统在其中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨 Linux 如何为 AI 时代提供强大的动力。
NVIDIA 一直以来都在其所有边缘解决方案中专门使用 Ubuntu 来展示深度学习，这表明 Linux 在深度学习任务中表现更为出色。几个月前，NVIDIA 开源了他们的驱动程序，从适用于 Linux 的 R515 开始。这解决了使用 NVIDIA 显卡的 Linux 系统启动和运行的一个大问题。然而，用户多年来一直提出这样的需求，是什么让 NVIDIA 最终决定开源呢？答案很简单，大多数开发者使用 Linux，而驱动程序是使用 NVIDIA GPU 时最具挑战性的部分。
不仅是开发者，许多大型科技公司，包括 OpenAI 和 Google，都依赖 Linux 来构建他们的 AI 平台。Google 的 TensorFlow，作为最受欢迎的 AI 开发库之一，与著名的 Linux 发行版 Ubuntu 具有最佳的兼容性。而在 Windows 上，您需要使用 WSL（Windows Subsystem for Linux），它本质上是一个用于运行 Linux 的虚拟机。
甚至 Google DeepMind，这个领先的 AI 研究实验室之一，之前使用了一个名为 Goobuntu 的 Ubuntu 定制版本，后来又切换到了 Debian 测试版。这些都是基于 Linux 的操作系统。此外，IBM 的 Watson，以其自然语言处理和机器学习能力而闻名，运行在 SUSE Linux Enterprise Server 上。
令人惊讶的是，许多用户报告称 CUDA 在 Linux 上的性能比在 Windows 上更好。Kubuntu Focus 项目的经理 Mike Mikowski 提到，NVIDIA GPU 驱动程序在 Windows 上几乎没有更快的表现，特别是对于使用 CUDA 和 OpenCL 接口的深度学习解决方案。NVIDIA 一直专门使用 Ubuntu 在其所有边缘解决方案中展示深度学习，这暗示与 Windows 相比，Linux 在深度学习任务中的表现更优。同时，一位 Reddit 用户报告说，当他在相同的硬件上使用 CUDA，但使用不同的操作系统，包括 Windows 和 Ubuntu 时，后者的表现更好。这种性能提升的一个原因是 Linux 具有比 Windows 更好的 GPU 命令调度。
尽管 Linux 在软件选择方面有限，但您会发现大多数 AI 开发者都使用 Linux。其关键原因在于软件库在 Linux 上的可用性和良好的兼容性。例如，在 Windows 上获取 CUDA 和 CuDNN 并使其正常运行是一件麻烦事，而在 Linux 上，一切都可以通过包管理器轻松管理，没有任何问题。这也是为什么大多数软件开发库和工具首先会在 Linux 上推出的原因之一。
一位 Reddit 用户在回答为什么大家都使用 Linux 时提到，由于有一系列强大的包管理器，在 Linux 上安装和设置开发软件非常轻松。“在 Ubuntu 或基于 Debian 的系统上，apt 拥有设置机器所需的大部分内容。再加上 Conda、pip 以及可能的一些其他软件……安装新的库和程序非常快，并且依赖关系会自动处理，”他进一步补充道。
Linux 作为一个多功能的操作系统，在大多数情况下与目标生产系统相匹配，因为大多数生产工作负载都是基于 Linux 的。一位 Stack Overflow 的用户提到 CUDA 在 Linux 上的性能更好，并表示：“如果您从性能角度以及构建所需的时间来看，最好使用 Linux。”当您将 CUDA 的更好性能与配置开发环境的便利性以及其他好处（如安全性、庞大的社区和支持）相结合时，毫无疑问，Linux 正在推动 AI 时代的发展。
总之，Linux 凭借其在深度学习任务中的出色表现、对开发者友好的环境设置以及与各种 AI 工具和框架的良好兼容性，成为了 AI 时代的强大动力。随着 AI 技术的不断发展，Linux 操作系统的重要性将继续凸显，为推动 AI 领域的创新和进步发挥着不可或缺的作用。