现在深度学习用ubuntu哪个版本？

结论：对于深度学习任务，推荐使用Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）或Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）。

以下是详细分析和建议：

• LTS版本优先
  在选择Ubuntu版本时，LTS（Long Term Support）版本是首选。这些版本提供长达5年的支持，包括安全更新和软件维护，非常适合需要长期稳定性的深度学习环境。目前最新的LTS版本是Ubuntu 22.04，而Ubuntu 20.04也是一个非常成熟的选择。

• 兼容性与稳定性
  深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）通常会针对主流的Ubuntu版本进行优化和测试。Ubuntu 20.04和22.04在驱动支持（尤其是NVIDIA CUDA和cuDNN）、Python版本兼容性以及依赖库管理方面表现出色。

  • 如果你使用的是较新的GPU（例如RTX 30系或40系），Ubuntu 22.04可能更适合，因为它内置了对新硬件更好的支持。
  • 如果你需要更高的稳定性，并且使用的是一些稍旧的硬件或软件栈，Ubuntu 20.04仍然是一个非常可靠的选择。

• CUDA和cuDNN的支持
  NVIDIA官方文档明确指出，CUDA工具包对特定Ubuntu版本有明确的支持范围。例如：

  • CUDA 11.x 和 12.x 主要支持 Ubuntu 20.04 和 22.04。
  • 更老的CUDA版本可能仅支持 Ubuntu 18.04 或更早版本，但这些版本已经接近生命周期末期，不建议用于新项目。

• 社区支持和资源丰富
  Ubuntu 20.04和22.04拥有庞大的用户群体和丰富的教程资源。无论是安装深度学习框架，还是解决依赖问题，都可以轻松找到解决方案。此外，许多云服务提供商（如AWS、Google Cloud、Azure）也默认提供基于这两个版本的镜像。

• 其他注意事项

  • 如果你是初学者，建议直接使用官方提供的预装深度学习框架的Ubuntu镜像（如NVIDIA NGC容器镜像），可以省去大量配置时间。
  • 对于开发环境，可以选择64位的桌面版Ubuntu；而对于服务器部署，则推荐使用服务器版以减少不必要的图形界面开销。
  • 确保你的系统已正确安装NVIDIA驱动程序，并验证CUDA是否正常工作（可以通过nvidia-smi命令检查）。

总结
对于大多数深度学习用户来说，Ubuntu 20.04 LTS 和 Ubuntu 22.04 LTS 是最佳选择。具体选择哪个版本，取决于你的硬件配置、软件需求以及对稳定性和最新特性的偏好。无论选择哪个版本，记得定期更新系统和相关依赖，以获得最佳性能和安全性保障。