硬件兼容性
多数电脑都能正常安装 Linux——现代内核自带大量驱动。真正需要留意的是显卡、无线网卡这两类设备；如果你的目标是跑 AI 模型，硬件选择会直接影响体验。
显卡（GPU）
NVIDIA 注意：驱动需手动安装，官方 deb 包较简单
AI 场景首选：CUDA 生态成熟，Ollama、PyTorch 官方支持。安装专有驱动后即可使用。
AMD 注意：ROCm 对部分型号支持有限，先查官方列表
开源驱动（Mesa/amdgpu）内核自带，开箱即用；AI 推理（ROCm）支持范围持续扩大，部分模型工具已可用。
Intel 核显 注意：显存受限，不适合大模型训练
开源驱动成熟，办公、影音、轻量推理没问题。
无线网卡与蓝牙
Intel
多数发行版开箱即用，兼容性口碑较好。
Realtek / 其他 注意：购买前搜一下「型号 + Linux」确认支持情况
部分较新型号内核暂未支持，可能需要安装驱动或用 USB 网卡过渡。
外设
键鼠 / 显示器
标准设备即插即用，多数无需驱动。
打印机 / 扫描仪 注意：先在发行版官网查兼容列表
主流品牌多数有驱动或开源替代，个别老型号不支持。
本地跑 AI：硬件选购建议
- 显存（VRAM）优先：本地跑大模型时，显存决定能跑的模型规模。7B 参数量化模型通常需要 6–8GB 显存，更大的模型需要更多。
- NVIDIA 是 AI 生态事实标准：大多数推理框架（Ollama、llama.cpp、vLLM、PyTorch）对 NVIDIA 支持最完整，CUDA 驱动问题排查资料最多。
- 内存（RAM）至少 16GB：CPU 推理和系统流畅度都依赖内存，32GB 更从容。
- 先查兼容再买：购买前用「显卡/网卡型号 + Linux」搜索，查看官方支持列表与社区反馈，可以避开大部分坑。
先检查，再决定
不确定自己的硬件是否兼容？可以先在 Live USB / 虚拟机里跑一遍，或直接问社区（ 社区入口）。涉及安装与分区前，请务必备份重要数据。