CDNK博客
Ubuntu 20.04 和 Ubuntu 22.04 在搭建深度学习环境时整体流程相似，但由于系统版本差异（内核、默认软件包、Python 版本、NVIDIA 驱动支持等），在具体操作和兼容性上存在一些关键区别。以下是两者在深度学习环境搭建中的主要异同点：
一、核心差异对比
| 对比项 | Ubuntu 20.04 LTS | Ubuntu 22.04 LTS |
|---|---|---|
| 发布日期 | 2020年4月 | 2022年4月 |
| 支持周期 | 支持至 2025年4月 | 支持至 2027年4月 |
| 默认 Python 版本 | Python 3.8 | Python 3.10 |
| 内核版本 | 5.4.x (长期稳定) | 5.15.x (更新，支持新硬件) |
| GNOME 桌面 | GNOME 3.36 | GNOME 42 |
| GCC 版本 | GCC 9.4 | GCC 11.2 |
| CUDA 兼容性 | 官方支持良好 | 更好支持新版 CUDA（如 11.8+） |
| NVIDIA 驱动支持 | 支持较老驱动 | 更好支持现代显卡（如 RTX 30/40 系列） |
二、对深度学习环境的具体影响
1. Python 版本差异
- Ubuntu 20.04: 默认 Python 3.8
- 兼容大多数深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）
- 许多旧版库仍以 3.8 为主要测试版本
- Ubuntu 22.04: 默认 Python 3.10
- PyTorch 和 TensorFlow 已全面支持 Python 3.10+
- 但某些老旧或未维护的第三方库可能不兼容 3.10（需注意）
✅ 建议：使用
pyenv或conda管理 Python 版本，避免依赖系统 Python。
2. NVIDIA 显卡驱动与 CUDA 支持
- Ubuntu 22.04 内核更新，对较新的 NVIDIA 显卡（如 RTX 30xx, 40xx）支持更好。
- NVIDIA 官方从 CUDA 11.6 开始对 Ubuntu 22.04 提供原生
.deb支持。 - 在 20.04 上安装最新驱动可能需要手动添加 PPA 或编译 DKMS 模块。
⚠️ 注意：
- Ubuntu 22.04 的 Secure Boot 可能导致 NVIDIA 驱动安装失败，需手动签名或禁用。
- 推荐使用
ubuntu-drivers autoinstall自动安装合适驱动。
3. CUDA 和 cuDNN 安装
- 两者都可通过 NVIDIA 官网下载
.run或.deb包安装 CUDA。 - Ubuntu 22.04 更推荐使用
.deb网络安装方式（自动处理依赖）。 - CUDA 12.x 起对 Ubuntu 22.04 支持更完善。
示例安装命令（Ubuntu 22.04）：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo apt update sudo apt install cuda-toolkit-12-3
4. 深度学习框架兼容性
| 框架 | Ubuntu 20.04 | Ubuntu 22.04 |
|---|---|---|
| PyTorch | 完全支持 | 完全支持（pip wheels 更优） |
| TensorFlow | 支持（TF 2.12 是最后一个支持 Py3.8 的版本） | 推荐使用 TF >= 2.13（支持 Py3.10） |
| ONNX Runtime | 支持 | 支持（新版本性能更好） |
? 提示：TensorFlow 从 2.13 起不再支持 Python 3.8，因此长期项目若需用 TF 新版，建议用 Ubuntu 22.04。
5. Docker 和容器化支持
- 两者均支持 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。
- Ubuntu 22.04 默认使用
systemd管理服务，Docker 安装更顺畅。 - 推荐使用 NVIDIA 的
nvidia-docker2配合docker-compose构建深度学习容器。
6. 软件源和依赖管理
- Ubuntu 22.04 的 APT 源更新，部分开发库版本更高（如 OpenBLAS、FFmpeg）。
- 某些旧项目依赖的库在 22.04 中可能被升级或移除，需注意兼容性。
三、搭建建议
| 场景 | 推荐系统 |
|---|---|
| 稳定生产环境、老旧 GPU | Ubuntu 20.04 |
| 新硬件（RTX 30/40）、希望长期支持 | Ubuntu 22.04 |
| 使用最新 PyTorch/TensorFlow | Ubuntu 22.04 |
| 教学/实验环境 | Ubuntu 22.04（更新、安全补丁更多） |
四、通用最佳实践（适用于两个版本）
- 不要直接使用系统 Python → 使用
conda或pyenv创建虚拟环境。 - 优先使用官方驱动/CUDA → 避免通过
apt安装过旧的nvidia-cuda-toolkit。 - 使用 Docker 封装环境 → 避免系统污染，便于迁移。
- 定期更新系统 →
sudo apt update && sudo apt upgrade
总结
| 方面 | Ubuntu 20.04 | Ubuntu 22.04 |
|---|---|---|
| 稳定性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 新硬件支持 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 深度学习框架支持 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 长期维护 | 到 2025 年 | 到 2027 年 |
| 推荐程度（新项目） | 中等 | 强烈推荐 |
✅ 结论：对于新项目，尤其是使用较新 GPU 或希望长期维护的环境，推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS。
若需运行老旧代码或受限于特定驱动/库兼容性，可继续使用 Ubuntu 20.04。
如需具体安装脚本或配置文件模板，也可以告诉我你的硬件和框架需求，我可以提供详细步骤。