2024年Ubuntu系统哪个版本深度学习好？-CDNK博客

截至2024年，对于深度学习开发而言，Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish） 是目前最推荐的版本。以下是详细原因和建议：

长期支持（LTS）
- 支持周期长达5年（至2027年），意味着稳定、安全更新持续不断。
- 非常适合科研、生产环境和深度学习项目。
广泛的硬件和驱动支持
- 对 NVIDIA GPU 的驱动（如 CUDA、cuDNN）支持良好。
- 官方文档和社区对 22.04 的配置教程非常丰富。
CUDA 和深度学习框架兼容性最佳
- TensorFlow、PyTorch 等主流框架的官方预编译包（尤其是 GPU 版本）在 Ubuntu 22.04 上测试充分。
- NVIDIA 官方 Docker 镜像、NGC 容器等都优先支持 22.04。
Python 和工具链生态成熟
- 支持 Python 3.10+（默认 3.10），兼容大多数深度学习库（如 PyTorch 2.x、TensorFlow 2.13+）。
- Conda、pip、Jupyter、VS Code 等开发工具运行稳定。
容器和云平台集成好
- AWS、Google Cloud、Azure 等主流云平台默认提供 Ubuntu 22.04 镜像。
- Docker、Kubernetes、NVIDIA Container Toolkit 配置简单。

Ubuntu 20.04 LTS
虽然仍受支持，但已逐渐过时，部分新硬件（如较新的 NVIDIA 显卡）驱动支持不如 22.04 好。
Ubuntu 24.04 LTS（2024年4月发布）
尽管是最新 LTS，但在 2024 年中前期 可能存在以下问题：
- 深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）的预编译包尚未完全适配。
- CUDA 版本可能需要手动编译或等待 NVIDIA 更新。
- 社区教程和问题解决方案较少。
- 建议：观望 3–6 个月，待生态稳定后再考虑升级。
非 LTS 版本（如 23.10）
支持周期短（9个月），不适合长期项目，不推荐用于深度学习开发。

安装 NVIDIA 驱动：

ubuntu-drivers devices  # 查看推荐驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装 CUDA 和 cuDNN
- 推荐使用 NVIDIA 官方 .deb 安装方式，或通过 Docker。
- 或直接使用 nvidia-cuda-toolkit（较旧版本也可用）。

使用 Conda 管理环境（推荐）

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

然后创建虚拟环境安装 PyTorch/TensorFlow。

使用 Docker/NVIDIA Container Toolkit（高级用户）
```
docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:latest
```

📌 结论：2024年进行深度学习开发，首选 Ubuntu 22.04 LTS。

如果你追求最新技术且愿意处理潜在兼容性问题，可以在 2024年底 后尝试 Ubuntu 24.04 LTS。

如有特定硬件（如 RTX 4090、H100）或框架需求，也可以进一步优化配置。欢迎继续提问！