Ubuntu vs Debian vs Fedora para uma VM na nuvem

Ao criar uma máquina virtual (VM) na computação da Hivenet, você escolherá um sistema operacional Linux. As opções são familiares: Ubuntu, Debian e Fedora.

A maioria das pessoas pode escolher o Ubuntu e seguir em frente. Isso não é uma desculpa. É o padrão honesto quando você deseja ampla compatibilidade e não quer pensar nos detalhes do sistema operacional desde o primeiro dia.

Se você planeja usar uma máquina virtual com GPU no Ubuntu, você pode executar tarefas gráficas ou computacionais exigentes em um ambiente isolado, alcançando um desempenho quase igual ao bare-metal. A tecnologia NVIDIA Virtual GPU (vGPU) permite compartilhar uma única placa de GPU física em várias VMs no Ubuntu, reduzindo custos e maximizando o uso do hardware. Observação: o software NVIDIA vGPU geralmente exige licenças separadas e caras para configurações avançadas de compartilhamento de GPU. Tecnologias como a NVIDIA vGPU permitem que várias VMs compartilhem uma única GPU física, maximizando a utilização do hardware e reduzindo a necessidade de várias placas caras. Criar e gerenciar vGPUs envolve adicionar uma ou mais vGPUs a uma máquina virtual e definir os parâmetros de plug-in necessários. Para gerenciar recursos de GPU em máquinas virtuais, os usuários devem selecionar o perfil vGPU apropriado com base nos requisitos do aplicativo. Você deve preparar a GPU para uso do vGPU seguindo etapas de configuração específicas. O monitoramento do desempenho da GPU pode ser feito usando a ferramenta nvidia-smi de um hipervisor, permitindo que você visualize as informações da GPU e as métricas de desempenho.

O GPU Passthrough permite que uma VM convidada alcance um desempenho de GPU quase puro, ideal para renderização 3D, codificação de vídeo e jogos. Para obter desempenho nativo, os usuários podem utilizar a passagem PCI de GPUs (placas) adicionais no sistema. A configuração da passagem de GPU requer conhecimento avançado, incluindo suporte IOMMU em BIOS/UEFI e vinculação precisa de dispositivos PCI. Habilitar a unidade de gerenciamento de memória de entrada e saída (IOMMU) é um pré-requisito para a passagem PCI de GPUs em máquinas virtuais, e a complexidade da configuração inclui a necessidade de suporte de hardware específico para o IOMMU e geralmente envolve modificações manuais do kernel e ajuste do BIOS. Configurar uma máquina virtual de GPU no Ubuntu envolve habilitar o IOMMU no BIOS, isolar a GPU com drivers VFIO e passar o dispositivo PCI para a VM. É importante identificar o domínio e a placa PCI corretos ao configurar a passagem. Você pode verificar se há mensagens IOMMU/DMAR nas mensagens do kernel de inicialização e usar comandos do sistema para filtrar e listar dispositivos PCI — procure as linhas em que sua GPU está localizada. Talvez seja necessário criar uma lista de bloqueio do modprobe para evitar que certos drivers (como o Nouveau) sejam carregados, pois o driver padrão do Nouveau de código aberto está em conflito com os drivers da NVIDIA no Ubuntu e deve ser desativado para uma instalação adequada. Durante a configuração ou as atualizações do sistema, talvez seja necessário copiar os arquivos ou comandos de configuração como parte do processo. O nível de integração ou controle necessário para configurações avançadas de hardware, como passagem PCI e dispositivos mediados, pode ser significativo.

Um dispositivo mediado é essencialmente o particionamento de um dispositivo de hardware usando recursos de firmware e driver host. A virtualização também oferece melhor segurança ao isolar cargas de trabalho, garantindo que uma falha ou incidente de segurança em uma VM não afete o sistema host ou outras VMs. Para configurar um cliente de licença do sistema de licenças NVIDIA, comece gerando um token de configuração do cliente.

A execução do TensorFlow ou do PyTorch dentro de um contêiner ou VM Ubuntu oferece suporte ao treinamento de IA/ML e aproveita as vantagens de GPUs na computação moderna para cargas de trabalho paralelas. O CUDA Toolkit pode ser baixado da NVIDIA para permitir a computação paralela para tarefas de IA/ML, especialmente em conjunto com o Docker. Esses recursos se alinham com principais tendências de IA que as pequenas e médias empresas podem aproveitar com a computação de GPU em nuvem para adotar a IA de forma eficiente e acessível. Para configurar uma máquina virtual Ubuntu acelerada por GPU, você deve selecionar um host compatível, conectar o hardware e instalar drivers específicos.

Se você ainda está decidindo entre uma instância de VM e uma instância de contêiner, comece aqui: [[Interlink: VM ou contêiner: como escolher em 60 segundos]]. Se você quiser uma atualização rápida do produto nas VMs, leia: A computação agora oferece suporte a máquinas virtuais (VMs).

Visão geral dos sistemas operacionais

Seu sistema operacional controla tudo em seu ambiente de computação. Ele gerencia os recursos de hardware e fornece a plataforma na qual os aplicativos são executados. Em máquinas virtuais em nuvem, sua escolha de sistema operacional afeta as etapas de instalação, a configuração e o desempenho do seu ambiente.

O Ubuntu funciona bem para configurações de VM na nuvem. Essa distribuição Linux tem um processo de instalação simples: baixe a imagem oficial, crie sua VM e siga as etapas guiadas. O suporte e a documentação da comunidade do Ubuntu ajudam você a encontrar instruções para a maioria dos casos de uso. Você pode configurar ambientes de desenvolvimento ou implantar cargas de trabalho de produção sem muitos problemas.

O suporte à GPU é importante se você precisar de computação acelerada. O Ubuntu e outras distribuições Linux suportam bem as GPUs, então você pode instalar e configurar o software NVIDIA vGPU para tarefas de alto desempenho. Se você precisar de recursos de vGPU, consulte a documentação oficial para obter instruções de instalação e configuração e considere como As GPUs em nuvem na computação moderna podem acelerar cargas de trabalho científicas e de IA. Isso garante que sua VM lide com aplicativos exigentes.

Você precisa configurar os sistemas operacionais host e guest corretamente ao criar uma máquina virtual. O QEMU permite que você execute um sistema operacional convidado, como outra distribuição Linux ou Windows, em um sistema host. O QEMU oferece opções para definir a versão do kernel, alocar CPU e memória e definir as configurações de rede. Você pode adaptar sua VM às suas necessidades específicas, especialmente se tiver pensado principais perguntas antes de escolher um provedor de computação distribuída.

Verifique a configuração da sua VM com o sistema de arquivos virtual sysfs. Ele mostra informações detalhadas sobre as configurações de hardware e kernel. Você pode visualizar os arquivos sysfs para verificar os drivers carregados, confirmar a disponibilidade da GPU e verificar a configuração do sistema. Outras ferramentas também ajudam: use o comando top para monitorar o uso de recursos ou o sysctl para ajustar os parâmetros do kernel. Essas ferramentas ajudam você a melhorar o desempenho e a confiabilidade.

Configure seu sistema operacional para funcionar com a infraestrutura de nuvem subjacente. Talvez seja necessário definir uma versão específica do kernel, ajustar as opções de rede ou alocar os recursos certos para sua carga de trabalho. Muitos provedores de nuvem, incluindo o Compute with Hivenet, oferecem recursos e documentação adicionais para ajudá-lo a aproveitar ao máximo sua VM, e você pode explorar por que os desenvolvedores escolhem o Compute with Hivenet para cargas de trabalho de GPU ao planejar seu ambiente, incluindo insights de O primeiro fornecedor certificado de GPU da Hivenet sobre a migração de cargas de trabalho de mineração para IA.

Entender como instalar, configurar e verificar seu sistema operacional garante que suas máquinas virtuais estejam seguras, eficientes e prontas para qualquer caso de uso. Você pode realizar treinamentos de IA com GPUs ou serviços de produção estáveis. Use as ferramentas certas e siga as melhores práticas para criar um sistema que atenda às suas necessidades na nuvem.

Como esses três diferem na prática

O Ubuntu é a opção “a maioria dos tutoriais combina com isso”. Muitas diretrizes de AI/ML, CUDA e Docker na Internet são escritas pensando no Ubuntu, então você gasta menos tempo traduzindo instruções, incluindo guias passo a passo para servindo o Llama 3.1‑8B em uma VM Ubuntu.

O Debian é a opção “estável por padrão”. Ele geralmente é usado para serviços de longa duração e configurações conservadoras, nas quais você valoriza a previsibilidade em relação aos pacotes mais novos.

O Fedora é a escolha do “conjunto de ferramentas mais novo”. Ele tende a receber versões recentes do software do sistema mais cedo, o que pode ser ótimo para o trabalho de desenvolvimento, mas também pode significar que você está mais perto da beira da mudança.

Nenhuma delas é “melhor”. São compensações diferentes.

Se você não tem uma preferência forte, escolha Ubuntu

O Ubuntu é a opção menos surpreendente para a maioria dos usuários de computação. Geralmente, é a maneira mais fácil de seguir guias de terceiros, instalar ferramentas comuns e executar uma carga de trabalho de IA sem atrito adicional.

Isso importa mais do que as pessoas admitem. Uma grande parte do “tempo de configuração” está simplesmente de acordo com as suposições de um tutorial. O Ubuntu reduz essa incompatibilidade.

Se seu principal motivo para usar uma VM é o Docker, o Ubuntu também é um padrão confortável. Esta postagem do blog explica o porquê. Para as etapas de configuração exatas, use: Instalar o Docker em uma VM de computação.

Escolha o Debian se sua VM vai se comportar como um servidor

O Debian é uma boa escolha quando sua instância funciona por um tempo e você quer que o sistema operacional continue entediante.

Isso inclui casos como:

Uma API de inferência de longa duração na qual você quer menos surpresas do sistema operacional.
Um serviço de produção em que você valoriza a estabilidade e decisões claras de atualização.
Um ambiente de equipe em que você prefere atualizar sua agenda do que buscar as versões mais recentes.

O Debian pode absolutamente rodar pilhas modernas de IA. A diferença é que, ocasionalmente, você pode fazer um pouco mais de trabalho manual quando um guia de terceiros assume pacotes do Ubuntu ou padrões específicos do Ubuntu.

Escolha o Fedora se quiser um software de sistema mais novo para o trabalho de desenvolvimento

O Fedora é uma boa escolha quando você se preocupa em obter versões recentes de ferramentas e bibliotecas sem ter que lutar contra seu sistema operacional.

Isso geralmente se encaixa em:

Ambientes de desenvolvedor em que você está iterando rapidamente.
Cargas de trabalho onde você deseja compiladores, tempos de execução ou ferramentas de sistema mais novos.
Equipes que já usam o Fedora e querem que a VM se sinta como “em casa”.

O Fedora pode ser ótimo em computação. Ele tende a ser um pouco menos amigável para “seguir a internet” do que o Ubuntu, porque menos tutoriais assumem isso primeiro.

A pergunta que as pessoas realmente querem dizer é: “Qual sistema operacional devo usar para IA?”

Se você estiver executando cargas de trabalho de ML e não tiver uma forte preferência pelo sistema operacional, o Ubuntu geralmente é a opção mais fácil, pois as ferramentas e instruções de terceiros se alinham com ele com mais frequência.

Se você já tem uma linha de base de servidor estável e quer manter as coisas previsíveis, o Debian é uma boa opção.

Se você está fazendo um trabalho pesado de desenvolvimento e gosta de softwares de sistema mais novos, o Fedora pode parecer mais limpo.

Se você quiser ajuda para escolher o tempo de execução antes mesmo de escolher o sistema operacional, esta é a página de decisão rápida: Máquina virtual versus contêiner para aprendizado de máquina. Se você ainda não tiver certeza se precisa mesmo de uma GPU VM, comece aqui: Máquina virtual GPU: o que é e quem realmente precisa de uma.

Uma forma prática de evitar arrependimentos

Não trate a escolha do sistema operacional como uma identidade permanente. Trate isso como um ponto de partida.

Se você estiver experimentando, escolha o Ubuntu, faça uma execução limpa e anote o que você instalou e por quê. Se mais tarde você decidir que quer a estabilidade do Debian ou a nova cadeia de ferramentas do Fedora, você pode reconstruir o ambiente com requisitos mais claros em vez de adivinhar.

Mais uma coisa que confunde as pessoas: acessar seu aplicativo do mundo exterior é uma decisão separada do sistema operacional. Se você estiver executando uma interface de usuário ou API da Web na VM, planeje como acessá-la. Este explicador é a versão rápida: SSH, HTTPS, TCP, UDP: como expor um serviço de uma VM de computação. O tutorial de documentos tem as etapas exatas: Exponha um serviço de uma VM de computação: SSH, HTTPS, TCP e UDP.

Experimente o Compute

Se você quiser o caminho de menor atrito, inicie uma VM com o Ubuntu, conecte-se por SSH e execute seu fluxo de trabalho. Uma vez real, você pode decidir se quer a sensação mais conservadora do Debian ou a sensação mais atualizada do Fedora.

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