Ubuntu contra Debian contra Fedora para una máquina virtual en la nube

Cuando crees una máquina virtual (VM) en la computación de Hivenet, elegirás un sistema operativo Linux. Las opciones son conocidas: Ubuntu, Debian y Fedora.

La mayoría de la gente puede elegir Ubuntu y seguir adelante. Eso no es una excusa. Es la opción predeterminada cuando quieres una amplia compatibilidad y no quieres pensar en los detalles del sistema operativo desde el primer día.

Si planeas usar una máquina virtual compatible con GPU en Ubuntu, puedes ejecutar tareas gráficas o computacionales exigentes en un entorno aislado y lograr un rendimiento casi igual al normal. La tecnología de GPU virtual (vGPU) de NVIDIA permite compartir una sola tarjeta de GPU física entre varias máquinas virtuales de Ubuntu, lo que reduce los costos y maximiza el uso del hardware. Nota: El software vGPU de NVIDIA suele requerir licencias independientes y costosas para las configuraciones avanzadas de uso compartido de GPU. Tecnologías como la vGPU de NVIDIA permiten que varias máquinas virtuales compartan una sola GPU física, lo que maximiza la utilización del hardware y reduce la necesidad de utilizar varias tarjetas costosas. La creación y administración de vGPU implica agregar una o más vGPU a una máquina virtual y configurar los parámetros de complemento necesarios. Para administrar los recursos de GPU en las máquinas virtuales, los usuarios deben seleccionar el perfil de vGPU adecuado en función de los requisitos de la aplicación. Debes preparar la GPU para el uso de la vGPU siguiendo los pasos de configuración específicos. Puedes supervisar el rendimiento de la GPU con la herramienta nvidia-smi desde un hipervisor, que te permite ver la información de la GPU y las métricas de rendimiento.

La transferencia de GPU permite que una máquina virtual invitada alcance un rendimiento de GPU casi nulo, ideal para renderizar 3D, codificar vídeos y jugar. Para lograr un rendimiento nativo, los usuarios pueden utilizar la transferencia PCI de GPU (tarjetas) adicionales del sistema. La configuración de la transferencia de GPU requiere conocimientos avanzados, incluida la compatibilidad con IOMMU en BIOS/UEFI y la vinculación precisa de los dispositivos PCI. Habilitar la unidad de administración de memoria de entrada y salida (IOMMU) es un requisito previo para la transferencia PCI de las GPU en máquinas virtuales, y la complejidad de la configuración incluye la necesidad de un soporte de hardware específico para IOMMU y, a menudo, implica modificar manualmente el núcleo y ajustar la BIOS. La configuración de una máquina virtual con GPU en Ubuntu implica habilitar la IOMMU en la BIOS, aislar la GPU con controladores VFIO y transferir el dispositivo PCI a la máquina virtual. Es importante identificar la tarjeta y el dominio PCI correctos al configurar el acceso directo. Puedes comprobar si hay mensajes de IOMMU/DMAR en los mensajes del kernel de arranque y usar los comandos del sistema para filtrar y enumerar los dispositivos PCI; busca las líneas en las que se encuentra la GPU. Es posible que tengas que crear una lista de modprobe bloqueados para evitar que se carguen algunos controladores (como Nouveau), ya que el controlador Nouveau de código abierto predeterminado entra en conflicto con los de NVIDIA en Ubuntu y debe estar desactivado para poder instalarlo correctamente. Durante la configuración o las actualizaciones del sistema, es posible que tengas que copiar los archivos o comandos de configuración como parte del proceso. El nivel de integración o control requerido para las configuraciones de hardware avanzadas, como los dispositivos de transferencia PCI y mediados, puede ser significativo.

Un dispositivo mediado es esencialmente la partición de un dispositivo de hardware mediante funciones de firmware y controlador anfitrión. La virtualización también ofrece una mayor seguridad al aislar las cargas de trabajo y garantizar que un bloqueo o un incidente de seguridad en una máquina virtual no afecte al sistema host ni a otras máquinas virtuales. Para configurar un cliente de licencias del sistema de licencias de NVIDIA, comience por generar un token de configuración de cliente.

La ejecución de TensorFlow o PyTorch dentro de un contenedor o máquina virtual de Ubuntu admite el entrenamiento de AI/ML y aprovecha las ventajas de Las GPU en la informática moderna para cargas de trabajo paralelas. El kit de herramientas CUDA se puede descargar de NVIDIA para permitir la computación paralela para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, especialmente en combinación con Docker. Estas capacidades se alinean con tendencias clave de IA que las pymes pueden aprovechar con la computación GPU en la nube adoptar la IA de manera eficiente y asequible. Para configurar una máquina virtual Ubuntu acelerada por GPU, debe seleccionar un host compatible, conectar el hardware e instalar controladores específicos.

Si aún estás decidiendo entre una instancia de máquina virtual y una de contenedor, comienza aquí: [[Interlink: VM o contenedor: cómo elegir en 60 segundos]]. Si quieres actualizar rápidamente el producto en las máquinas virtuales, lee: Compute ahora admite máquinas virtuales (VM).

Descripción general de los sistemas operativos

Su sistema operativo controla todo lo que hay en su entorno informático. Administra los recursos de hardware y proporciona la plataforma en la que se ejecutan las aplicaciones. En las máquinas virtuales en la nube, la elección del sistema operativo afecta a los pasos de instalación, la configuración y el rendimiento del entorno.

Ubuntu funciona bien para configuraciones de máquinas virtuales en la nube. Esta distribución de Linux tiene un proceso de instalación sencillo: descarga la imagen oficial, crea tu máquina virtual y sigue los pasos que se indican. La documentación y el soporte de la comunidad de Ubuntu te ayudan a encontrar instrucciones para la mayoría de los casos de uso. Puede configurar entornos de desarrollo o implementar cargas de trabajo de producción sin muchos problemas.

La compatibilidad con la GPU es importante si necesita una computación acelerada. Ubuntu y otras distribuciones de Linux admiten bien las GPU, por lo que puedes instalar y configurar el software vGPU de NVIDIA para tareas de alto rendimiento. Si necesitas funciones de vGPU, consulta la documentación oficial para ver las instrucciones de instalación y configuración y considera cómo Las GPU en la nube en la informática moderna pueden acelerar las cargas de trabajo científicas y de inteligencia artificial. Esto garantiza que su máquina virtual gestione las aplicaciones más exigentes.

Debe configurar correctamente los sistemas operativos huésped e invitado al crear una máquina virtual. QEMU le permite ejecutar un sistema operativo invitado, como otra distribución de Linux o Windows, en un sistema host. QEMU le ofrece opciones para configurar la versión del kernel, asignar la CPU y la memoria y configurar los ajustes de red. Puede adaptar su máquina virtual a sus necesidades específicas, especialmente si lo ha pensado detenidamente preguntas clave antes de elegir un proveedor de procesamiento distribuido.

Compruebe la configuración de su máquina virtual con el sistema de archivos virtual sysfs. Muestra información detallada sobre la configuración del hardware y del kernel. Puede ver los archivos sysfs para comprobar los controladores cargados, confirmar la disponibilidad de la GPU y verificar la configuración del sistema. Otras herramientas también ayudan: utilice el comando top para supervisar el uso de los recursos o sysctl para ajustar los parámetros del kernel. Estas herramientas ayudan a mejorar el rendimiento y la fiabilidad.

Configure su sistema operativo para que funcione con la infraestructura de nube subyacente. Es posible que necesite establecer una versión específica del kernel, ajustar las opciones de red o asignar los recursos adecuados para su carga de trabajo. Muchos proveedores de nube, como Compute with Hivenet, ofrecen recursos y documentación adicionales para ayudarte a aprovechar al máximo tu máquina virtual, y puedes explorar por qué los desarrolladores eligen Compute with Hivenet para las cargas de trabajo de GPU al planificar su entorno, incluida la información de El primer proveedor de GPU certificado de Hivenet habla sobre cómo pasar de la minería a las cargas de trabajo de IA.

La comprensión de cómo instalar, configurar y verificar el sistema operativo garantiza que las máquinas virtuales sean seguras, eficientes y estén listas para cualquier caso de uso. Puedes impartir formación sobre inteligencia artificial con GPU o servicios de producción estables. Usa las herramientas adecuadas y sigue las prácticas recomendadas para crear un sistema que satisfaga tus necesidades en la nube.

En qué se diferencian estos tres en la práctica

Ubuntu es la opción de «la mayoría de los tutoriales coinciden con esto». Muchas de las guías sobre AI/ML, CUDA y Docker que hay en Internet están escritas pensando en Ubuntu, por lo que dedicarás menos tiempo a traducir las instrucciones, incluidas las guías paso a paso para servicio de Llama 3.1‑8B en una máquina virtual Ubuntu.

Debian es la opción «estable por defecto». A menudo se usa para servicios de larga duración y configuraciones conservadoras en las que se valora la previsibilidad por encima de los paquetes más nuevos.

Fedora es la opción de «cadena de herramientas más nueva». Suele obtener las versiones más recientes del software del sistema antes, lo que puede resultar excelente para el trabajo de desarrollo, pero también puede significar que está más cerca del borde del cambio.

Ninguno de estos es «mejor». Son compensaciones diferentes.

Si no tienes una preferencia fuerte, elige Ubuntu

Ubuntu es la opción menos sorprendente para la mayoría de los usuarios de Compute. Por lo general, es la forma más sencilla de seguir las guías de terceros, instalar herramientas comunes y ejecutar una carga de trabajo de IA sin complicaciones adicionales.

Esto importa más de lo que la gente admite. Una gran parte del «tiempo de configuración» consiste simplemente en hacer coincidir las suposiciones de un tutorial. Ubuntu reduce ese desajuste.

Si la razón principal para usar una máquina virtual es Docker, Ubuntu también es una opción predeterminada cómoda. Esta entrada de blog explica por qué. Para conocer los pasos de configuración exactos, utilice: Instalación de Docker en una máquina virtual de procesamiento.

Elija Debian si su máquina virtual va a comportarse como un servidor

Debian es una buena elección cuando tu instancia va a funcionar durante un tiempo y quieres que el sistema operativo siga siendo aburrido.

Esto incluye casos como:

Una API de inferencia de larga duración en la que querrás tener menos sorpresas en el sistema operativo.
Un servicio de producción en el que valoras la estabilidad y las decisiones de actualización claras.
Un entorno de equipo en el que prefieres actualizar tu agenda en lugar de buscar las versiones más recientes.

Debian es absolutamente capaz de ejecutar pilas de IA modernas. La diferencia es que, de vez en cuando, es posible que realices un poco más de trabajo manual cuando una guía de terceros presupone paquetes de Ubuntu o valores predeterminados específicos de Ubuntu.

Elija Fedora si quiere un software de sistema más nuevo para el trabajo de desarrollo

Fedora es una buena opción cuando se trata de obtener versiones recientes de herramientas y bibliotecas sin tener que luchar contra su sistema operativo.

Esto a menudo se ajusta a:

Entornos de desarrolladores en los que se repiten rápidamente.
Cargas de trabajo en las que desea compiladores, tiempos de ejecución o herramientas del sistema más nuevos.
Equipos que ya usan Fedora y quieren que la máquina virtual se sienta como «en casa».

Fedora puede ser excelente en computación. Simplemente tiende a ser un poco menos amigable para «seguir Internet» que Ubuntu, porque son pocos los tutoriales que lo asumen primero.

La pregunta que la gente realmente quiere decir es: «¿Qué sistema operativo debo usar para la IA?»

Si está ejecutando cargas de trabajo de aprendizaje automático y no tiene una preferencia fuerte por el sistema operativo, Ubuntu suele ser la opción más fácil porque las herramientas e instrucciones de terceros se alinean con él con más frecuencia.

Si ya tiene una base de servidor estable y quiere mantener las cosas predecibles, Debian es una buena opción.

Si está realizando un trabajo pesado de desarrollo y le gusta el software de sistema más nuevo, Fedora puede parecer más limpio.

Si quieres ayuda para elegir el tiempo de ejecución incluso antes de elegir el sistema operativo, esta es la página de decisión rápida: Máquina virtual frente a contenedor para aprendizaje automático. Si aún no estás seguro de si necesitas una máquina virtual con GPU, empieza por aquí: Máquina virtual GPU: qué es y quién la necesita realmente.

Una forma práctica de evitar el arrepentimiento

No trate la elección del sistema operativo como una identidad permanente. Trátelo como un punto de partida.

Si estás experimentando, elige Ubuntu, haz una ejecución limpia y anota lo que instalaste y por qué. Si más adelante decide que quiere la estabilidad de Debian o la nueva cadena de herramientas de Fedora, puede reconstruir el entorno con requisitos más claros en lugar de tener que hacer conjeturas.

Una cosa más que sorprende a la gente: acceder a tu aplicación desde el mundo exterior es una decisión independiente del sistema operativo. Si ejecutas una interfaz de usuario web o una API en la máquina virtual, planifica cómo accederás a ella. Esta explicación es la versión rápida: SSH, HTTPS, TCP, UDP: cómo exponer un servicio desde una máquina virtual de procesamiento. El tutorial de documentación tiene los pasos exactos: Exponga un servicio desde una máquina virtual de procesamiento: SSH, HTTPS, TCP y UDP.

Prueba Compute

Si quieres la ruta de menor fricción, lanza una máquina virtual con Ubuntu, conéctate a través de SSH y pon en marcha tu flujo de trabajo. Una vez que sea real, puede decidir si prefiere la versión más conservadora de Debian o la versión más actualizada de Fedora.

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