Ubuntu安装部署

一、Ubuntu概述

1、Ubuntu介绍

Ubuntu是一种基于Debian的开源Linux操作系统,它是目前最受欢迎的Linux发行版之一。Ubuntu的目标是为用户提供简单易用、稳定可靠的操作系统,并以社区合作和开放源代码的方式进行开发和维护。

2、Ubuntu特点

  • 用户友好:Ubuntu以用户友好的方式设计,拥有直观的用户界面和易于使用的工具。它注重用户体验,使得用户可以轻松上手和管理系统。

  • 应用支持:Ubuntu提供了一个丰富的软件仓库,包含数千个免费的应用程序和工具,涵盖了各种领域,如办公套件、图形设计、多媒体、开发工具等。

  • 社区支持:Ubuntu拥有庞大和活跃的社区,用户可以通过论、邮件列表和在线文档途径获取帮助和支持。社区成员还贡献了大量的软件包和改进,使用Ubuntu不断发展和改进。

  • 定期发布周期:Ubuntu采用固定的发布周期,每个六个月发布一个新的版本。这使得用户可以及时获得最新的功能和安全更新,同时也能享受到长期支持版的稳定性。

  • 安全和隐私保护:Ubuntu 提供了强大的安全功能和隐私保护措施。它有一个专门的安全团队负责处理漏洞和安全问题,并提供了强制访问控制(AppArmor)等功能来增强系统的安全性。

  • 除了桌面版的 Ubuntu,还有针对服务器、云计算和物联网等领域的专用版本,如 Ubuntu Server、Ubuntu Cloud 和 Ubuntu Core。这些版本针对不同的应用场景和需求,提供了相应的功能和优化。

二、Ubuntu和Centos的区别

1、Centos

CentOS 是一个开源的 Linux 发行版。你会发现非常多的商业公司部署在生产环境上的服务器都是使用的 CentOS 系统,CentOS 是从 RHEL 源代码编译的社区重新发布版,它被认为是企业IT世界中使用最广泛的。CentOS 是社区支持的企业级操作系统,于2004年发布。与 RHEL 非常相似,虽然不单独提供商业支持,但往往可以从 Redhat 中找到一丝线索。CentOS 简约,命令行下的人性化做得比较好,它具有高度可定制性,安全性和稳定性。与RHEL 的密切联系使 CentOS 能够拥有相当多的企业级安全更新,从而使其成为很多用户的安全选择。

2、Ubuntu

基于 Debian 架构,自2004年首次发布以来,Ubuntu 一直是个人和专业用户的热门人选。Ubuntu 近些年的粉丝越来越多,Ubuntu 有着漂亮的用户界面,完善的包管理系统,强大的软件源支持,丰富的技术社区,Ubuntu 还对大多数硬件有着良好的兼容性,包括最新的图形显卡等等。这一切让 Ubuntu 越来越向大众化方向发展Ubuntu 的图形界面固然漂亮,但这也决定了它最佳的应用领域是桌面操作系统而非服务器操作系统。如果你需要在服务器端使用图形界面,Ubuntu 是一个不错的选择,但是,图形界面占用的内存非常大,而内存越大的 VPS 价格也越高。从这一点来讲,Ubuntu 并没有在 VPS 安装的操作系统选择之列。

3、Centos和Ubuntu区别

Centos Ubuntu
基于RHEK架构 基于Debian架构
几乎没有更新 经常更新
### Ubuntu系统上安装和配置TensorRT #### 准备工作 为了确保TensorRT能够正常运行,在Ubuntu系统中需先确认已正确安装NVIDIA GPU驱动程序[^4]。这一步骤对于后续CUDA以及TensorRT的安装至关重要。 #### 下载并解压TensorRT包 下载适用于目标系统的TensorRT版本,例如针对特定Linux发行版(如Ubuntu 18.04)、架构(x86_64)及依赖环境(CUDA 10.0, cuDNN 7.6)组合下的`.tar.gz`压缩文件。通过命令行工具执行如下指令完成解压缩操作: ```bash tar -zxvf TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6.tar.gz ``` 此过程会创建一个新的目录结构用于存放TensorRT的相关组件[^2]。 #### 设置环境变量与路径集成 为了让其他应用程序可以顺利调用TensorRT的功能模块,应当将TensorRT所提供的共享库(`*.so`)复制到全局可访问的位置,并更新相应的链接库搜索路径。具体做法如下所示: ```bash sudo cp -r ./lib/* /usr/lib/ sudo cp -r ./include/* /usr/include/ ``` 上述命令实现了将必要的动态链接库放置于标准位置以便加载器识别;同时还将头文件拷贝到了编译期所需的默认查找地点之一。这样做的好处是可以简化项目构建流程中的配置项设置[^3]。 #### 验证安装成果 最后可以通过编写简单的测试案例来验证整个安装环节是否成功结束。比如利用Python接口快速搭建一个推理引擎实例化的小例子来进行初步检验。 ```python import tensorrt as trt logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(logger) print('If no error occurs above this line, the installation is likely successful.') ``` 以上步骤涵盖了在Ubuntu平台上部署TensorRT所需的主要准备工作和技术要点。
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