云计算导航在为GPU服务器安装CentOS时，选择合适的版本非常重要，尤其是在需要支持NVIDIA驱动、CUDA、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等场景下。以下是建议和推荐：
✅ 推荐版本：CentOS Stream 8 或 CentOS Stream 9
⚠️ 注意：传统 CentOS Linux 8 已于 2021 年底停止维护，CentOS 7 也已于 2024 年 6 月 30 日停止支持。因此不再推荐使用 CentOS 7 或 CentOS 8。
目前 CentOS 官方主推的是 CentOS Stream，它是 RHEL（Red Hat Enterprise Linux）的上游开发分支，持续更新。
| 版本 | 推荐度 | 说明 |
|---|---|---|
| CentOS Stream 9 | ⭐⭐⭐⭐☆（强烈推荐） | 最新稳定，支持最新的内核、GCC、CUDA 和 NVIDIA 驱动，适合新部署的 GPU 服务器 |
| CentOS Stream 8 | ⭐⭐⭐☆☆（可选） | 稳定性好，社区支持仍较广泛，适合对新特性要求不高的环境 |
| CentOS 7 / 8 | ❌ 不推荐 | 已停止维护，存在安全风险，驱动和软件支持受限 |
🔧 为什么推荐 CentOS Stream 9？
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更好的硬件支持
新版内核（5.14+）对现代 GPU（如 NVIDIA A100、H100）、PCIe 4.0/5.0、NVLink 等有更好的支持。 -
NVIDIA 驱动和 CUDA 兼容性更好
CUDA 12.x 推荐使用较新的内核和编译器（gcc 11+），CentOS Stream 9 提供更好的开箱即用支持。 -
支持现代开发工具链
自带较新的 GCC、CMake、Python 3.9+，便于编译深度学习框架或高性能计算软件。 -
持续更新
CentOS Stream 是滚动更新模式，能及时获得安全补丁和功能更新。
🛠️ 安装建议
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安装 CentOS Stream 9
- 下载地址：https://centos.org/download/
- 选择 x86_64 或 aarch64（根据服务器架构）
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安装 NVIDIA 驱动
- 推荐使用 ELRepo 源安装 DKMS 驱动，便于内核升级后自动重建模块
- 或使用 NVIDIA 官方
.run文件（需禁用nouveau）
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安装 CUDA Toolkit
- 从 NVIDIA CUDA 下载页面 选择 RHEL/CentOS 8/9 版本
- 推荐使用
.run或dnf安装（CUDA 12+ 支持 EL9）
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配置开发环境
- 安装
Development Tools：dnf groupinstall "Development Tools" - 安装 Python 环境（推荐使用
pyenv或conda）
- 安装
⚠️ 替代方案（更推荐用于生产环境）
如果你更看重稳定性与长期支持，可以考虑：
- Rocky Linux 9（RHEL 克隆，社区维护，推荐）
- AlmaLinux 9（另一个 RHEL 兼容发行版，长期支持）
- Ubuntu 20.04 LTS / 22.04 LTS（在 AI/GPU 领域生态更成熟，驱动支持更好）
💡 特别提醒：在深度学习和AI开发中，Ubuntu 通常比 CentOS 更受社区欢迎，因为 NVIDIA、PyTorch、TensorFlow 的文档和脚本大多以 Ubuntu 为例。
✅ 总结
| 目标 | 推荐系统 |
|---|---|
| 最新硬件 + CUDA 12+ | CentOS Stream 9 或 Rocky Linux 9 |
| 稳定 + 长期支持 | Rocky Linux 9 / AlmaLinux 9 |
| AI/深度学习开发 | Ubuntu 22.04 LTS（更佳生态） |
| 不推荐 | CentOS 7 / CentOS 8 |
如你坚持使用 CentOS 系列，请选择 CentOS Stream 9，并考虑迁移到 Rocky Linux 或 AlmaLinux 以获得更稳定的体验。