对于大多数人而言使用较多的是 Windows 系统，当然，还有部分使用的是苹果的 MacOS。而当你走进任何一个科研实验室，您可能会发现台式机和笔记本电脑都在运行 Linux。Linux 在科学界的受欢迎程度并非偶然，而是由于其开源性质、成本效益、灵活性以及对超级计算的支持等多种因素的综合作用。下面大眼仔旭将详细探讨这些原因，并解释为什么 Linux 成为了科学家们的首选操作系统。

一只正在做实验的 Linux 企鹅

科学界对开源代码的推崇

科学界极为重视合作交流。随意翻阅一份科学期刊文章，往往能看到论文拥有多位作者，这充分彰显了研究人员跨地域协作的普遍性，他们常常在全球范围内携手开展研究工作。

学术科学家向来以乐于与他人乃至更广泛的世界分享信息为傲。如今存在众多开放获取期刊（在 DOAJ 平台上，几乎每个学科都能找到数百种此类期刊），与之形成鲜明对比的是，像 Elsevier 这样的传统出版商，访问研究人员用以交流科研成果的科学期刊时，会收取高昂费用。

这种对信息共享的追求，或许正是 Linux 能在科学界扎根的关键原因。研究人员在进行计算工作时有丰富多样的工具可供选择。例如，GNU Octave 可作为 MATLAB 的直接替代工具。针对 Fortran、C 和 C++ 这些在科学计算领域一直占据重要地位的编程语言，也都有对应的编译器。R 和 Python 正深刻变革着统计计算领域，并有力推动数据科学的发展。Jupyter Notebook 更是在各学科研究人员中广受欢迎，它既能用于记录计算过程，又方便全球范围内的科研人员协同工作。

除了在计算机科学领域被广泛应用，物理科学（如物理学）也积极接纳了 Linux，这得益于丰富的免费开源软件资源。闻名于世的 CERN（欧洲核子研究组织），以大型强子对撞机以及万维网的诞生地而为人熟知，它曾维护过一个完整的发行版，作为粒子物理实验、Scientific Linux 和 Fermilab 的基础。

Unix 的历史渊源影响

当 Linux 在 20 世纪 90 年代初次问世时，它能在科学界迅速被广泛接纳，其中一个重要因素是，Linux 在很大程度上借鉴了原始 Unix 的设计理念。由于 AT&T 对大学收取较低的许可费用，Unix 在学术界得以广泛普及。鉴于 Linux 与当时已有的 Unix 系统极为相似，科研人员从传统 Unix 过渡到 Linux 变得轻而易举。

在整个 20 世纪 70 年代和 80 年代，科学家们早已习惯在大型机、小型计算机以及工作站上使用 Unix 系统。Linux 的出现，让研究人员能够在价格亲民的 PC 硬件上运行系统。通过构建商用 PC 集群，能够以极低的成本处理实验数据。这一特性极大地增强了 Linux 对科学家的吸引力。理论上，x86 处理器的性能虽不及为 Unix 工作站和服务器提供支持的 RISC 处理器，但 x86 处理器的价格要低廉得多。集群通过多处理器并行处理的 “蛮力” 方式，弥补了单个处理器性能的不足，多个 CPU 能够快速处理实验数据。

科学界对 Linux 的早期认可，促使企业中的主流 IT 管理员将其视为昂贵的专有 Unix 和 Windows 服务器的可行替代方案。

低廉乃至零许可成本优势

Linux 在科学界备受青睐的一个显著原因是，其部署成本几乎为零。诚然，科研人员需要购置硬件设备，但软件方面通常是免费获取的。当然，科学家们可以与 Red Hat 或 Canonical 等公司签订技术支持合同，然而，让研究生承担系统维护工作往往更为便捷且成本更低。

表面上看，大学和研究实验室似乎资金充裕，但实际上它们时常面临削减成本的财务压力。众多科学项目依赖外部资助，科学家必须审慎合理地使用资助资金。在诸多开销中，软件许可费用是他们不愿投入的一项。当为一个项目专门配备一小批计算机，且在实验完成后就计划拆除这些设备时，为每台计算机购买 Windows 许可证显然不划算。此时，获取免费的发行版 ISO 并在这些机器上安装 Linux 则是更为明智的选择。

便捷的自定义软件部署

Linux 和其他类 Unix 系统能够长久保持活力的原因之一，在于它们为部署自定义软件提供了极为理想的环境。Unix 从历史发展角度来看，秉持着 “由程序员开发，为程序员服务” 的理念。Unix 关于文本文件和输入 / 输出重定向的设计哲学，旨在让程序创建过程尽可能简洁高效。

此外，现代编程工具的发展也让编程变得更为轻松。编程语言从传统的编译型语言逐渐向 Python 这类解释型语言转变。这类语言无需经过冗长的编译周期，节省了大量时间。同时，它们能够自动处理内存管理问题，这意味着因内存管理不当导致程序崩溃的错误大幅减少。对于时间紧迫、需要尽快分析实验数据的科研人员而言，无需花费时间排查因指针错误等问题引发的程序故障，无疑是极大的便利。科学家们并非仅仅将 Linux 当作 Windows 的简单替代品，而是充分挖掘利用它所具备的各项强大功能。

还有丰富的库资源能够显著加速自定义应用程序的部署工作。这意味着即便研究人员没有深厚扎实的计算机科学专业背景，也能够编写程序，实现与实验室设备的交互操作，或者执行统计计算任务，而无需从头开始手动编写完整的应用程序。随着开源软件的不断发展，他们还能够借鉴前人编写的程序，并根据自身研究需求进行定制化修改。

Linux 在超级计算机领域的统治地位

科学计算，尤其是像高能物理学这类研究所需的计算工作，超级计算机是理想的运算平台。而令人瞩目的是，所有这些超级计算机均运行 Linux 系统。根据 TOP500（全球前 500 台超级计算机的权威数据库）截至 2025 年 3 月的数据，该榜单上所有机器的操作系统系列均为 Linux，占比高达 100%。

Linux 在超级计算领域如此受欢迎的原因何在？这同样可能与科学计算中类 Unix 系统的广泛应用有关。从桌面系统对类 Unix 系统的普遍使用，自然而然地延伸到了更为大型的超级计算机领域。Linux 在构建廉价 PC 集群系统方面已然颇负盛名。尽管超级计算机的架构远比 PC 复杂，但将 Linux 适配到超级计算机上并非难以逾越的障碍。

Linux 在软件层面的高度灵活性，也是其在超级计算领域占据主导地位的重要助力。作为商业软件提供商，Microsoft 若要将 Windows 系统适配为主要以批处理模式运行、用于科学计算的计算机系统，无疑将面临诸多挑战。这一过程需要科学家与公司之间进行大量的沟通协调，并且需要获取 Windows 的源代码，而 Microsoft 仅向极少数客户开放源代码访问权限。

超级计算的运算模式与 Windows 服务器设计所针对的常规商业计算模式存在显著差异，因此专门为超级计算构建 Windows 版本并不具备现实可行性。与之形成鲜明对比的是，由于 Linux 的源代码易于获取，开发人员能够针对各类不同的硬件平台对 Linux 进行优化调整。

丰富科学应用程序的便捷获取

Linux 深受科学家欢迎的另一个关键因素在于，它为科研工作者提供了丰富多样且实用的工具，助力他们高效完成工作。科学家们可以借助复杂的计算机代数系统，如 SageMath、SymPy 或 Maxima 来进行各类计算任务。他们能够运用所有标准的编程工具开发应用程序，还能使用 LaTeX 排版书籍以及撰写期刊文章。

尽管市面上存在大量免费开源的科学应用程序，但科学家们依然能够获取 MATLAB 和 Mathematica 等商业软件用于科研工作。或许正是 Linux 在科学家中的广泛流行，促使这些商业应用程序在 Linux 系统上得以全面支持运行。

科学工作者在日常工作中，还可以使用常见的工具。例如，通过 Firefox 或 Chrome 等浏览器查阅学术文献，在 LibreOffice Calc 等电子表格软件中进行简单的计算操作。能够在同一平台上便捷地运行上述所有工具，再加上科学家们长期以来对 Unix 范式的熟悉掌握，这些因素共同促使他们多年来始终对 Linux 系统保持高度的忠诚度。

可靠性、灵活性以及低成本的显著优势，使得 Linux 对于期望充分发挥计算机效能的用户而言，始终具备强大的吸引力，无论他们身处哪个专业领域。Linux 必将持续拓展其在更多专业严肃领域的应用，而科学家们无疑将在这一进程中继续发挥引领作用。