Vor einigen Monaten hat NVIDIA ihre Treiber Open Source gemacht, angefangen mit R515 für Linux. Das löst ein großes Problem beim Betrieb eines Linux-Systems, das von einer NVIDIA-Karte betrieben wird. Aber warum hat NVIDIA nach Jahren, in denen Benutzer darum gebeten haben, diese schließlich Open Source gemacht?
Die Antwort ist einfach. Die meisten Entwickler verwenden Linux und Treiber sind der stressigste Teil bei der Verwendung der NVIDIA-GPU.
Nicht nur Entwickler, sondern auch viele große Technologieunternehmen, darunter OpenAI und Google, verlassen sich auf Linux, um ihre KI-Plattform aufzubauen.
TensorFlow, eine der beliebtesten KI-Entwicklungsbibliotheken von Google, ist am besten mit Ubuntu, einer bekannten Linux-Distribution, kompatibel. Auf Windows müssen Sie jedoch WSL (Windows Subsystem für Linux) verwenden, das im Wesentlichen als virtuelle Maschine für die Ausführung von Linux fungiert.
Auch Google DeepMind, eines der führenden KI-Forschungslabors, verwendete zuvor eine modifizierte Version von Ubuntu namens Goobuntu, wechselte jedoch später zu Debian Testing. Beides sind auf Linux basierende Betriebssysteme.
IBM’s Watson, bekannt für seine Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverarbeitung und maschinellen Lernfähigkeiten, läuft auf SUSE Linux Enterprise Server.
Es mag überraschend sein, aber viele Benutzer haben berichtet, dass CUDA auf Linux besser funktioniert als auf Windows.
Mike Mikowski, der Manager des Kubuntu Focus-Projekts, erwähnte, dass NVIDIA GPU-Treiber auf Windows fast nicht schneller sind, insbesondere für Deep-Learning-Lösungen, die CUDA- und OpenCL-Schnittstellen verwenden.
Ein Grund für diesen Leistungszuwachs ist, dass Linux eine bessere GPU-Befehlsplanung als Windows hat.
Trotz der begrenzten Auswahl an Software finden Sie heraus, dass die meisten KI-Entwickler Linux verwenden. Der Hauptgrund dafür ist die gute Verfügbarkeit und Funktionsweise der Software-Bibliotheken mit Linux.
Das Einrichten von CUDA und CuDNN ist mühsam und kein reibungsloser Prozess auf Windows. Im Vergleich dazu kann auf Linux alles über den Paketmanager ohne Probleme verwaltet werden.
Dies ist einer der Gründe, warum die meisten Software-Entwicklungsbibliotheken und -Tools zuerst auf Linux kommen.
Ein Reddit-Benutzer, der die Frage beantwortet, warum alle Linux verwenden, erwähnte, dass die Installation und Konfiguration von Entwicklungswerkzeugen auf Linux dank einer breiten Palette von Paketmanagern ein Kinderspiel ist.
Linux ist ein vielseitiges Betriebssystem, das in den meisten Fällen mit dem Zielproduktionssystem übereinstimmt, da die meisten Produktionsworkloads auf Linux basieren. Ein Benutzer auf Stack Overflow erwähnte, dass CUDA auf Linux besser funktioniert, und sagte: “Wenn Sie sich die Leistung und die Zeit, die für einen Build erforderlich ist, ansehen, wäre es am besten, Linux zu verwenden.”
Wenn man eine bessere Leistung mit CUDA und der einfachen Konfiguration der Entwicklungsumgebung kombiniert, sowie mit weiteren Vorteilen wie Sicherheit, großer Community und Unterstützung, besteht kein Zweifel, dass Linux die KI-Bewegung antreibt.