결론부터

입문 단계에서는 윈도우도 괜찮습니다. 하지만 본격적으로 AI를 하게 되면 리눅스가 편해지는 시점이 옵니다.

왜 AI 쪽에서 리눅스를 많이 쓰나

1. 대부분의 AI 도구가 리눅스 우선

PyTorch, TensorFlow 등 주요 AI 프레임워크가 리눅스에서 먼저 개발되고 테스트됩니다. 윈도우 지원은 뒤따라오거나, 일부 기능이 빠지기도 합니다.

2. CUDA 설치가 더 쉬움

윈도우에서 CUDA 설치하다가 버전 충돌로 삽질하는 경우가 많습니다. 리눅스에서는 패키지 매니저로 깔끔하게 설치됩니다.

3. Docker가 네이티브

Docker가 리눅스 기반 기술이라, 리눅스에서 성능이 더 좋고 호환 문제도 적습니다. 윈도우에서 Docker는 WSL2를 거치기 때문에 약간의 오버헤드가 있습니다.

4. 서버 환경과 동일

실제 AI 서비스를 배포하는 서버는 거의 리눅스입니다. 개발 환경과 배포 환경이 같으면 “내 PC에서는 되는데 서버에서 안 되는” 문제가 줄어듭니다.

5. SSH 원격 작업

클라우드 GPU 서버에 접속해서 작업할 때 리눅스 명령어를 알아야 합니다. 어차피 원격 서버는 리눅스니까요.

윈도우의 장점

리눅스만 좋은 건 아닙니다.

  • 편의성 — 일반 사용에는 윈도우가 훨씬 편함
  • 게임 — 게임도 하려면 윈도우
  • Office — 워드, 엑셀, 파워포인트
  • WSL2 — 윈도우에서 리눅스를 쓸 수 있음

특히 **WSL2(Windows Subsystem for Linux)**는 게임 체인저입니다. 윈도우 안에서 리눅스 터미널을 열 수 있어서, 둘의 장점을 모두 쓸 수 있습니다.

WSL2 = 최고의 타협

사실 지금 이 블로그도 WSL2 환경에서 작업하고 있습니다.

WSL2의 좋은 점:

  • 윈도우를 유지하면서 리눅스 개발 환경 사용
  • CUDA도 WSL2에서 지원
  • Docker도 WSL2에서 잘 돌아감
  • 파일 공유도 됨

단점:

  • 네이티브 리눅스보다 약간 느림
  • GPU 패스스루 설정이 필요할 수 있음
  • 가끔 호환 이슈

리눅스로 넘어가야 하는 시점

다음 상황이 되면 리눅스(또는 듀얼부팅)를 고려해보세요:

  • WSL2에서 성능 한계를 느낄 때
  • 멀티 GPU를 쓸 때
  • 24시간 학습을 돌릴 때
  • 서버 운영이 필요할 때

그 전까지는 윈도우 + WSL2로 충분합니다.

리눅스를 처음 쓴다면

Ubuntu를 추천합니다.

  • 가장 사용자가 많아서 문제가 생겨도 검색하면 답이 나옴
  • AI 관련 튜토리얼 대부분이 Ubuntu 기준
  • 설치가 쉬움

WSL2에서 Ubuntu를 설치하는 것도 간단합니다.

마치며

“AI 하려면 반드시 리눅스"는 아닙니다. 특히 입문 단계에서는 윈도우 + WSL2면 대부분 가능합니다.

중요한 건 OS가 아니라 실제로 코드를 돌려보고 경험을 쌓는 것입니다. OS 때문에 시작을 못 하고 있다면, 지금 쓰는 환경에서 그냥 시작하세요.