nvidia@NVIDIA Proprietary vs MIT/GPL

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xxx.run安装提示

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安装界面提示：

Multiple kernel module types are available for this system. Which would you like to use?
选择：

  • NVIDIA Proprietary
  • MIT/GPL

🔴 NVIDIA Proprietary

  • 使用 传统闭源内核模块
  • 与过去多年使用的方式一致
  • 稳定性、兼容性高（尤其适合 CUDA 和深度学习框架）
  • 但 不是开源的，在 GPL 合规方面可能有争议

🟢 MIT/GPL

  • 使用 NVIDIA 官方开源内核模块
  • 许可证为 MIT/GPL 双许可，满足开源合规要求
  • 更容易与内核社区协同开发
  • 仍依赖 NVIDIA 提供的用户空间闭源组件（libcuda 等）
  • 稳定性较新，仍在快速迭代（但在 A100 等数据中心 GPU 上表现良好）

✅ 建议如何选择？

使用场景 建议选择 原因
企业/科研生产环境（强调稳定） NVIDIA Proprietary 最成熟、广泛测试过
希望遵守开源许可（MIT/GPL） MIT/GPL 方便合规审核、可参与社区贡献
开发内核相关工具或自定义内核 MIT/GPL 可调试、可修改
你不确定并只想 CUDA 正常运行 NVIDIA Proprietary 更稳妥

如果你只是使用 CUDA、PyTorch、TensorFlow 等框架做 AI 开发训练任务，并不涉及 GPL 合规要求或内核调试，选择 NVIDIA Proprietary 更稳妥。

如果你希望支持开源或在构建发行版/嵌入式系统，可以尝试 MIT/GPL 模块。