深度学习开发用Ubuntu哪个长期支持版本更稳定？

在深度学习开发中，选择一个稳定且长期支持（LTS）的 Ubuntu 版本非常重要，因为 LTS 版本提供更长的安全更新和技术支持周期（通常为5年），更适合生产环境和科研项目。

目前最推荐用于深度学习开发的 Ubuntu LTS 版本是：

✅ Ubuntu 20.04 LTS 和 Ubuntu 22.04 LTS

以下是详细对比与建议：

🔹 Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)

• 发布日期：2022年4月
• 支持周期：到2027年4月
• 内核版本：5.15（后续可升级）
• 优势：
  • 支持最新的硬件（如较新的 GPU、CPU、笔记本显卡驱动）
  • 对 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具链兼容性更好
  • 默认使用 Python 3.10+，适合现代深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）
  • 官方对 Docker、NVIDIA Container Toolkit 支持良好
  • 更好的 Wayland 支持（可选）
• 适用场景：
  • 新项目开发
  • 使用 RTX 30/40 系列显卡
  • 希望获得长期支持且保持技术前沿

⭐ 推荐指数：★★★★★
✅ 当前最推荐的版本

🔹 Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 发布日期：2020年4月
• 支持周期：到2025年4月
• 内核版本：5.4
• 优势：
  • 极其成熟稳定，社区文档丰富
  • 绝大多数深度学习教程、博客、Docker 镜像都基于此版本
  • CUDA 11.x / cuDNN 8 安装流程非常成熟
• 劣势：
  • 对最新硬件（尤其是新显卡）支持稍弱
  • Python 3.8 是默认版本，某些新库可能需要手动升级 Python
• 适用场景：
  • 老旧设备或服务器
  • 团队已有基于 20.04 的标准化环境
  • 不想折腾系统兼容性问题

⭐ 推荐指数：★★★★☆
✅ 依然可用，但逐渐进入“维护期”

❌ 不推荐的版本：

• Ubuntu 18.04 LTS：已于2023年停止标准支持（仅 ESM 收费支持），不建议新项目使用。
• 非 LTS 版本（如 23.04, 23.10）：支持周期短（9个月），不适合生产环境。

🛠️ 深度学习相关工具兼容性（截至 2024）

✅ 最终建议：

对于新项目，优先选择 Ubuntu 22.04 LTS
它提供了最佳的软硬件兼容性、更长的支持周期和对现代深度学习生态的良好支持。

如果你团队/实验室已有成熟的 Ubuntu 20.04 环境，且无需新硬件支持，也可以继续使用，但建议逐步迁移到 22.04。

💡 小贴士：

• 安装后第一时间安装 NVIDIA 驱动和 CUDA，推荐使用官方 .deb 网络安装方式。
• 使用 conda 或 pip 管理 Python 环境，避免系统依赖冲突。
• 考虑使用 NVIDIA NGC 镜像或 Docker 来简化环境部署。

如有特定硬件（如 RTX 4090、A100）或框架需求，也可进一步优化选择。