废话:

平时没事有用到的Linux系统有Centos/Redhat/Ubuntu/UOS/Deepin,其中Ubuntu系统主要是用来工作生产的,UOS就是看看国家队的进展如何,Deepin就是看看民营企业的力量,同时也是看看自己小二十年前几块一张CD的WINDOW系统盘的公司现在如何了,而至于其他的Linux系统也就是看看所谓的企业级Linux是长啥样的了。

虽然用过这么多版本的Linux系统,但是从来都是用Ubuntu来做生产,大概10多年前的时候Linux世界还没有说哪个系统就一定是生产系统,那时候只有企业级安全系统,如:Redhat、Centos,至于Ubuntu系统则是很多喜欢IT技术的人用来玩的,那个时代的Ubuntu真的是用来玩的。10多年前的Ubuntu的软件环境和今天的基本一样,日常应用的软件基本是不靠谱的,我觉得那时Ubuntu唯一吸引人的就是它的软件中心的设置,像Linux这么憋的系统在10多年前就能提供软件中心这个东西,实在是惊艳的表现,而我之所以在10多年前就一直把Ubuntu系统作为主要使用的Linux系统则是因为它所提供的预安装组件十分的齐全,不像Redhat和Centos,安装一些软件就需要各种复杂的配置依赖环境,虽然Linux的软件环境依赖是一直被吐槽的,不过能做到Ubuntu这个水平就已经可以要人能够正常使用了。也是在大于10年前,在软件公司的时候已经发现大家用的开发环境都已经慢慢的从centos转成了Ubuntu,可能也就是从那个时候开始Ubuntu慢慢也就成了开发生产的Linux系统了。

最近几年的大背景导致的,我没事就support下国产软件,对于其中的Deepin我则是一直看好的,没事就用Deepin放爱奇艺玩,虽然流畅度远远低于正常的其他系统,不过我也还是能凑合接受的,最近突然想到这么一个问题,那就是Deepin这样的系统可以不可以做生产系统呢,尤其是现在最火的深度领域,于是就有了本文。

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首先说下,使用Deepin开发纯CPU代码,只要是选择stable版本,还是可以的,虽然各方面应该还是没有Ubuntu好用,不过至少是可以用,而且你还可以同时在电脑上开个QQ和微信,嘿嘿嘿,对,其实唯一的优点可能就是能开QQ和微信。

重点就是GPU环境,尤其是TensorFlow和pytorch这样的GPU框架,这里就直接说下答案了,不好用,准确的说就是使用Deepin开发深度学习的GPU代码不可行。直接上亲测结果:

这里我分别使用了conda安装深度学习框架方法(conda 安装cuda和cudnn),和手动从nvidia官方下载安装cuda和cudnn的方式,发现在Ubuntu上完全没问题的安装方法在Deepin系统上居然不能通过深度学习框架调用GPU设备。原本以为是conda没有为deepin系统做适配度更好的cuda和cudnn,但是即使手动从nvidia官方下载debian版本的cuda和cudnn后也无法使用GPU版本的深度学习框架(包括pytorch和TensorFlow)。

最终答案就是:

除了Ubuntu以外的Linux系统无法运行Tensorflow/Pytorch的GPU版本。

PS: 由于Ubuntu的使用之广,影响力之深,很多软硬件公司都会为期做适配,这样慢慢也就导致了很多开发环境只能在Ubuntu系统上运行,尤其是异构计算环境的软件。

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