手把手带你玩转openEuler：一次酣畅淋漓的操作系统深度体验

《48小时深度体验openEuler：从安装到AI环境搭建全记录》文章详细记录了作者从下载镜像到搭建AI开发环境的完整过程。作为一款自主创新操作系统，openEuler22.03LTS在安装流程、系统性能和云原生支持方面表现突出，特别是简洁的安装界面、流畅的DNF包管理以及对Docker的良好支持令人印象深刻。虽然桌面应用生态和硬件驱动仍有提升空间，但A-Tune智能调优等特色功能展现了其技术优势

正在走向自律

688人浏览 · 2025-12-03 16:51:50

正在走向自律 · 2025-12-03 16:51:50 发布

摘要：《48小时深度体验openEuler：从安装到AI环境搭建全记录》文章详细记录了作者从下载镜像到搭建AI开发环境的完整过程。作为一款实用操作系统，openEuler22.03LTS在安装流程、系统性能和云原生支持方面表现突出，特别是简洁的安装界面、流畅的DNF包管理以及对Docker的良好支持令人印象深刻。虽然桌面应用生态和硬件驱动仍有提升空间，但A-Tune智能调优等特色功能展现了其技术优势。实测表明，openEuler在启动速度、内存占用等方面优于Ubuntu，是企业级应用和云开发场景的优质选择。这次体验彻底改变了我对该操作系统的偏见。

作为一名长期泡在技术圈的老鸟，我接触过不少Linux发行版，但当我第一次听说openEuler时，好奇心还是被勾了起来。这不仅仅是因为它“性能突出操作系统”的标签，更是因为它背后华为的技术底蕴和开源社区的活力。

于是，我决定花一个周末的时间，从零开始深度体验openEuler，并把整个过程原汁原味地记录下来。这篇文章不会有枯燥的理论堆砌，只有实实在在的**操作步骤、踩坑记录和使用感受。

背景：为什么选择openEuler？

说实话，最开始我对“openEuler操作系统”是有些偏见的——毕竟历史上类似的尝试大多雷声大雨点小。但看到openEuler社区那2万多名全球开发者和1000万套的装机量数据时，我意识到这次可能真的不一样。

更吸引我的是，openEuler定位为面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、云计算、边缘计算等场景。正好最近我在折腾家用服务器和AI应用，索性就拿它来实战一番。

那么，openEuler是什么？

openEuler是由开放原子开源基金会孵化的全场景开源操作系统项目，面向数字基础设施四大核心场景（服务器、云计算、边缘计算、嵌入式），全面支持ARM、x86、RISC-V、loongArch、PowerPC、SW-64等多样性计算架构

1.实战篇：从下载到安装的全过程

1.1 环境准备与镜像下载

首先访问openEuler官网（https://www.openeuler.org/），在“下载”区域可以看到多个版本。我选择了**openEuler 25.09 LTS**版本，毕竟长期支持版更适合稳定使用。官方安装文档：安装准备 | 文档 | openEuler社区

官网下载页面清晰明了，各个版本一目了然

镜像文件大约4.5GB，我用的的是x86_64架构的ISO文件。下载过程中我注意到一个细节：官网提供了多个国内镜像源，我选择了清华大学的镜像，下载速度直接拉满。

1.2 创建安装介质

我准备在VirtualBox虚拟机里先体验一把。创建虚拟机的过程很标准：

内存分配了8GB
硬盘给了50GB
网络选择桥接模式

Oracle VM VirtualBox是一款功能强大且免费开源的虚拟化软件，它性能良好且资源占用相对较少，非常适合个人用户和初学者使用。

1.3 安装VirtualBox

访问VirtualBox官网（https://www.virtualbox.org/），点击"Windows hosts"下载最新的安装程序。
双击下载的安装文件（如VirtualBox-7.2.4-170995-Win.exe），启动安装向导。
点击"下一步"，接受许可协议，继续点击"下一步"。
在"自定义安装"界面，可以选择安装位置和要安装的组件。除非有特殊需求，否则建议保持默认设置，直接点击"下一步"。
在"网络接口"警告界面，点击"是"。这会暂时断开网络连接，请确保没有重要的网络任务正在进行。
继续点击"安装"，开始安装过程。这可能需要几分钟时间，请耐心等待。
安装完成后，点击"完成"启动VirtualBox。

1.4 创建虚拟机

打开VirtualBox，点击左上角的"新建"按钮，开始创建虚拟机。
在"名称和操作系统"界面：
- 输入虚拟机的名称（如"openEuler-25.09"）
- 选择"文件夹"（虚拟机文件的存储位置）
- 类型选择"Linux"
- 版本选择"Ubuntu (64-bit)"
点击"下一步"，进入"内存大小"设置界面。建议分配至少2048MB（2GB）内存，如果主机内存充足，可分配4096MB（4GB）以获得更好性能。
点击"下一步"，进入"硬盘"设置界面。选择"现在创建虚拟硬盘"，点击"创建"。
在"虚拟硬盘类型"界面，选择"VDI (VirtualBox磁盘映像)"，点击"下一步"。
在"存储在物理硬盘上"界面，选择"动态分配"。这意味着虚拟硬盘文件最初较小，随着数据增加而自动增长，更节省空间。
点击"下一步"，设置虚拟硬盘大小。建议至少20GB，如果计划安装较多软件，可设置40GB或更多。点击"创建"完成虚拟机创建。

1.5 配置虚拟机设置

在安装Linux系统前，我们需要对虚拟机进行一些重要配置：

在VirtualBox主界面，选择新创建的虚拟机，点击顶部的"设置"按钮（齿轮图标）。
在"系统"选项卡中：
- 在"主板"子选项卡中，调整"启动顺序"，将"光驱"移至第一位（通过右侧的上箭头按钮）
- 在"处理器"子选项卡中，分配至少2个CPU核心（如果主机CPU核心数充足）
在"存储"选项卡中：
- 点击"控制器:IDE"下的光盘图标（显示为"没有盘片"）
- 点击右侧属性栏中的光盘图标，选择"选择/创建一个虚拟光盘文件"
- 找到并选择之前下载的Linux ISO镜像文件
在"网络"选项卡中，可以选择网络连接类型：
- NAT：虚拟机通过主机网络访问外部网络，外部无法直接访问虚拟机（推荐初学者使用）
- 桥接网卡：虚拟机获得独立IP地址，如同局域网中的一台独立计算机
- 仅主机模式：虚拟机只能与主机通信
点击"OK"保存设置。

1.6 安装openEuler系统

在VirtualBox主界面，选择配置好的虚拟机，点击"启动"按钮（绿色箭头图标）。
虚拟机将从ISO镜像启动，显示Linux安装界面。选择"Install Ubuntu"（或其他Linux发行版的安装选项）并回车。
选择安装语言（中文或英文），点击"继续"。
在"安装类型"界面，建议选择"正常安装"以获得完整的桌面体验。如果希望最小化安装，可选择"最小安装"。
在"安装选项"界面，选择"擦除磁盘并安装Ubuntu"。不用担心，这不会影响主机系统的磁盘，只影响虚拟磁盘。
点击"现在安装"，确认时区设置，创建用户账户（用户名和密码），点击"继续"开始安装。
安装过程需要10-30分钟，取决于主机性能。安装完成后，提示重启系统。点击"立即重启"，在重启过程中，VirtualBox可能会提示"请取出安装介质"，按回车即可。
重启后，使用设置的用户名和密码登录，即可开始使用Linux虚拟机。

1.7 安装过程步步解析

启动虚拟机，看到openEuler的安装界面时，第一印象是**简洁专业**，没有花里胡哨的视觉效果，就是实实在在的安装选项。

1. 语言和时区配置

安装程序首先让我选择语言，支持中文真的很友好。时区自动检测到上海，没问题直接下一步。

2. 安装目的地配置

这里有个小坑需要注意：默认情况下磁盘分区是自动的，但我习惯手动分区以便更好控制。

/boot 分区：1GB
swap 分区：8GB（跟我内存大小一致）
/ 根分区：剩下的所有空间

手动分区界面，逻辑清晰容易理解

3. 网络和主机名

安装程序很贴心地检测到了我的网络连接，我设置了主机名为my-openeuler-dev。

4. 开始安装

确认所有配置后，安装正式开始了。进度条跑起来的同时，系统很贴心地展示了openEuler的一些特性介绍，让等待时间不那么无聊。

5. 创建用户

安装过程中需要设置root密码和创建一个普通用户。我创建了用户demo，并把它加入到wheel组以便使用sudo权限。

用户创建界面，记得勾选“将此用户设为管理员”

大约15分钟后，安装完成！重启系统，我看到了简洁的登录界面，输入用户名密码后，终于进入了openEuler的桌面环境。

2.初体验：第一印象如何？

登录后的第一感觉是：**这真的很“企业级”**。默认的GNOME桌面环境被调整得很简洁，没有太多预装软件，给人一种干净利落的感觉。

干净的桌面环境，预装软件不多

首先检查系统信息：

cat /etc/os-release

输出显示：

NAME="openEuler"
VERSION="25.09 LTS"
ID="openEuler"

再用neofetch查看详细系统信息，确认我安装的是最新版本，内核是5.10版本的。

3.深度探索：系统特性实测

3.1 软件包管理体验

openEuler使用DNF作为包管理器，这也是RHEL/Fedora系列的标准。首先更新系统：

sudo dnf update

速度相当不错，国内的镜像源功不可没。我尝试安装一些开发常用的软件：

sudo dnf install git vim python3-pip nodejs

整个过程很流畅，依赖关系解决得很好。openEuler的软件仓库包含了大多数常用软件，生态比我预想的要丰富。

3.2 容器和云原生支持

既然是面向云时代的操作系统，容器支持必须测试。安装Docker：

sudo dnf install docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

然后运行经典的Hello World容器：

sudo docker run hello-world

成功运行！看到那个熟悉的Hello World信息，说明容器环境没问题。

3.3 性能初探

我用简单的命令测试了一下系统性能：

# 编译性能测试
time gcc -O2 -c largefile.c

# 磁盘IO测试
dd if=/dev/zero of=testfile bs=1G count=1 oflag=direct

性能表现符合预期，跟我用的其他主流Linux发行版在同一水平线上。

4.实战案例：部署AI开发环境

现在进入重头戏——搭建AI开发环境。我准备在openEuler上配置PyTorch和Jupyter环境。

4.1 安装Python环境

openEuler默认已经安装了Python 3.9，这很贴心：

python3 --version

安装pip并配置国内源（你懂的，网络问题）：

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade pip

4.2 安装PyTorch

根据openEuler文档的建议，我使用conda来管理Python环境：

# 安装miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 创建虚拟环境
conda create -n pytorch-env python=3.9
conda activate pytorch-env

# 安装PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

PyTorch安装过程，注意使用国内源加速

4.3 测试AI推理

创建一个简单的测试脚本test_ai.py：

import torch
import torchvision
import time

print("PyTorch版本:", torch.__version__)
print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())

# 简单的张量运算测试
start_time = time.time()
x = torch.randn(1000, 1000)
y = torch.randn(1000, 1000)
z = torch.mm(x, y)
end_time = time.time()

print(f"矩阵乘法耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")
print("测试完成！")

运行结果：

PyTorch版本: 1.12.1
CUDA是否可用: False
矩阵乘法耗时: 0.2345秒
测试完成！

虽然我的虚拟机环境没有GPU，但CPU推理速度也相当不错。

5.遇到的坑和解决方案

5.1 问题一：安装过程中找不到磁盘

第一次安装时，VirtualBox中出现了“未找到磁盘”的错误。解决方案是在存储设置中，把SATA控制器端口改成0。

5.2 问题二：Docker权限问题

普通用户运行docker命令需要sudo，解决方案是把用户加入docker组：

sudo usermod -aG docker $USER

然后重新登录即可。

5.3 问题三：PyTorch安装超时

第一次直接pip安装PyTorch时超时了，换成国内镜像源后问题解决。

6.openEuler的特色功能体验

6.1 A-Tune智能调优

openEuler内置的A-Tune功能很有意思，它可以通过AI算法自动优化系统配置。我简单测试了一下：

# 安装A-Tune
sudo dnf install a-tune

# 启动服务
sudo systemctl start a-tune

# 查看状态
a-tune --help

6.2 容器化增强

openEuler对容器化有很好的支持，特别是iSula容器引擎：

sudo dnf install iSulad

iSula相比Docker在某些场景下性能更好，特别是在边缘计算环境中。

7.性能对比测试

为了更客观评价openEuler，我在同样配置的虚拟机上安装了Ubuntu 22.04，并进行了简单对比：

测试项目	openEuler 22.03	Ubuntu 22.04
启动时间	18秒	22秒
内存占用	420MB	480MB
编译Linux内核	12分34秒	13分02秒
Docker镜像拉取速度	15.2 MB/s	14.8 MB/s