CDNK博客
结论：目前支持CUDA最好的Ubuntu版本是Ubuntu 20.04 LTS和Ubuntu 22.04 LTS。
Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa） 是目前与CUDA兼容性最成熟、文档最丰富的Linux发行版之一。NVIDIA官方对它的支持最为完善，许多深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）也优先适配该版本。
Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish） 虽然稍新一些，但由于CUDA Toolkit的更新，它已经具备良好的CUDA支持，适合希望使用较新内核和软件栈的用户。
Ubuntu的LTS（长期支持）版本通常提供5年维护周期，稳定性与长期支持是其核心优势，非常适合用于生产环境或开发服务器部署。
CUDA工具包对Linux系统的依赖较多，包括内核版本、GCC编译器版本、X Server组件等。Ubuntu 20.04和22.04在这方面的组件版本与主流CUDA版本（如CUDA 11.x和12.x）匹配度高。
NVIDIA官方推荐在安装CUDA之前使用“clean install”的Ubuntu系统，避免第三方软件源或系统更新带来的冲突。
安装方式建议使用NVIDIA提供的.deb包或runfile安装程序，配合官方驱动（如nvidia-driver-xxx系列），以确保最佳兼容性和性能。
对于开发者来说，Docker也是一个不错的选择，可以使用NVIDIA提供的NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器镜像，内置CUDA、cuDNN、TensorRT等工具链，便于快速部署。
不建议使用非LTS版本（如Ubuntu 23.xx）来部署CUDA环境，因为它们生命周期短，容易出现库版本不兼容的问题。
如果你正在搭建AI训练平台、GPU计算集群或进行高性能计算（HPC）任务，Ubuntu 20.04 LTS仍然是首选，因其已被广泛验证。
综上所述，为了获得最佳的CUDA支持体验，推荐选择Ubuntu 20.04 LTS或Ubuntu 22.04 LTS，并保持系统更新和驱动同步。对于大多数用户来说，Ubuntu 20.04仍是更稳妥的选择，尤其是在企业级部署中。