云计算导航在企业级大模型（LLM）推理服务的部署中，推荐优先选择 Ubuntu（尤其是 LTS 版本，如 22.04 或 24.04），而非 Rocky Linux。理由如下，结合技术生态、工具链支持、硬件提速兼容性及企业实践：
✅ 核心优势：Ubuntu 更适合 LLM 推理服务
| 维度 | Ubuntu（22.04/24.04 LTS） | Rocky Linux（8.x/9.x） |
|---|---|---|
| GPU 驱动与 CUDA 生态 | ✅ NVIDIA 官方首选支持平台；CUDA Toolkit、cuDNN、NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2）安装最稳定、文档最完善；NGC 容器镜像原生适配 Ubuntu。 | ⚠️ 支持但非首选；RHEL/CentOS 衍生版需手动处理 kernel module 兼容性（如 nvidia-kmod 与内核版本强耦合），Rocky 9 的默认 kernel（如 5.14+）对较新 A100/H100 驱动支持偶有延迟。 |
| AI/ML 工具链成熟度 | ✅ PyTorch、vLLM、Triton Inference Server、Hugging Face Transformers、llama.cpp 等主流推理框架均以 Ubuntu 为默认 CI/CD 和文档基准环境；pip/conda 包依赖冲突更少。 | ⚠️ 部分工具（如某些 Triton 版本、FlashAttention 编译）在 Rocky 上需额外 patch 或降级 GCC/glibc，增加运维复杂度。 |
| 容器与编排支持 | ✅ Docker、Podman（rootless）、Kubernetes（kubeadm/k3s）在 Ubuntu 上开箱即用；NVIDIA GPU Operator 对 Ubuntu 支持最完善。 | ⚠️ Rocky 9 默认使用 Podman + cgroups v2，虽现代但部分旧版推理服务（尤其依赖 systemd 或特定 cgroup 配置）兼容性需验证。 |
| 企业支持与长期维护 | ✅ Ubuntu Pro（免费用于最多 5 台服务器）提供：CVE 修补（含内核热补丁）、FIPS 140-2 认证、安全加固（AppArmor）、长达 10 年 ESM 支持（22.04 → 2032）；Canonical 提供商业 SLA 支持。 | ✅ Rocky Linux 由社区驱动，无商业 SLA；Red Hat 不提供 Rocky 支持（仅 RHEL 付费客户可获支持）；安全更新依赖社区响应速度，关键 CVE 修复可能滞后数天至数周。 |
| 云平台与硬件厂商认证 | ✅ AWS EC2 (p4/p5/g5), Azure NDm A100 v4, GCP A2 VMs 等主流云实例默认镜像为 Ubuntu；NVIDIA DGX OS 基于 Ubuntu；超微/戴尔等服务器厂商对 Ubuntu 的 AI 提速栈验证最充分。 | ⚠️ 云平台 Rocky 镜像较少且非默认；部分厂商固件/驱动（如 SmartNIC 卸载、InfiniBand OFED）对 Rocky 的测试覆盖弱于 Ubuntu。 |
⚠️ Rocky Linux 的适用场景（有限）
仅当企业已深度绑定 RHEL 生态（如统一使用 Satellite 管理、严格遵循 RHEL 合规策略、现有 DevOps 流水线全基于 RPM/yum/dnf），且愿意投入额外资源解决以下问题时，才可考虑 Rocky：
- 自建 CUDA/cuDNN RPM 包或使用 EPEL + NVIDIA 官方 repo（稳定性需自行验证）；
- 为 vLLM/Triton 等编译定制化 RPM；
- 使用 Podman + systemd 部署替代 Docker，并配置 GPU 设备插件。
🔍 补充建议
- 生产环境必选 Ubuntu 22.04 LTS：平衡稳定性（内核 5.15）、CUDA 12.x 兼容性（支持 Hopper 架构）和长期支持（2027 主支持 + 2032 ESM）。
- 避免 Ubuntu 非 LTS 版本（如 23.10）：生命周期短（9个月），不适合生产推理服务。
- 若必须用 RHEL 系，优先考虑 RHEL 9（非 Rocky）：Red Hat 官方支持 CUDA/NVIDIA AI 软件栈，但需购买订阅（成本显著高于 Ubuntu Pro 免费版）。
✅ 结论：
Ubuntu 22.04/24.04 LTS 是当前企业级大模型推理服务的最优操作系统选择——它在 GPU 提速、AI 工具链、云原生集成、安全合规与商业支持方面具备全面优势，能显著降低部署风险、缩短上线周期并提升推理服务稳定性。Rocky Linux 仅适用于已有强 RHEL 依赖且具备深厚系统工程能力的特殊场景。
如需，我可进一步提供：
🔹 Ubuntu 22.04 上部署 vLLM + Triton 的最小可行配置清单
🔹 NVIDIA 驱动/CUDA 12.4 在 Ubuntu 上的自动化安装脚本
🔹 基于 systemd 的 LLM 推理服务高可用守护方案
欢迎继续深入探讨！