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深度学习推荐使用Ubuntu 20.04 LTS或22.04 LTS版本
对于深度学习开发者来说，Ubuntu的长期支持（LTS）版本是最佳选择，尤其是20.04 LTS和22.04 LTS。这两个版本在稳定性、软件生态和硬件兼容性方面表现优异，能够满足深度学习开发的需求。
为什么选择LTS版本？
- 长期支持：LTS版本提供5年的安全更新和维护，避免频繁升级带来的兼容性问题。
- 稳定性优先：非LTS版本（如23.10）更新频繁，但可能引入不稳定的驱动或库，影响深度学习环境。
- 广泛的软件支持：主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和CUDA工具链对LTS版本优化更好。
Ubuntu 20.04 LTS vs. 22.04 LTS
| 特性 | Ubuntu 20.04 LTS | Ubuntu 22.04 LTS |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2020年4月 | 2022年4月 |
| 内核版本 | 5.4（可升级） | 5.15（默认） |
| CUDA支持 | 官方支持CUDA 11.x | 官方支持CUDA 11.x/12.x |
| Python版本 | Python 3.8（默认） | Python 3.10（默认） |
| 稳定性 | 极高，经过长期验证 | 较新，但兼容性良好 |
推荐选择Ubuntu 20.04 LTS的情况
- 你的硬件较旧（如NVIDIA Pascal显卡），20.04的驱动支持更成熟。
- 你依赖的深度学习工具链（如某些Docker镜像）仍基于20.04构建。
- 你希望绝对稳定的环境，避免新系统可能的未知问题。
推荐选择Ubuntu 22.04 LTS的情况
- 你使用较新的NVIDIA显卡（如RTX 30/40系列），22.04的默认内核和驱动支持更好。
- 你需要Python 3.10+或更新的CUDA 12.x版本。
- 你希望获得更长的官方支持周期（22.04支持到2027年）。
关键建议
- 优先选择LTS版本，避免非LTS版本（如23.10）的短期维护和潜在兼容性问题。
- 根据硬件和软件需求选择：旧硬件选20.04，新硬件选22.04。
- 确保NVIDIA驱动和CUDA兼容性，这是深度学习的关键依赖。
结论
对于大多数深度学习开发者，Ubuntu 22.04 LTS是当前的最佳选择，它平衡了新硬件支持、软件生态和长期稳定性。如果你的项目依赖旧版工具链，则可以选择20.04 LTS。无论如何，避免使用非LTS版本，以减少不必要的环境调试时间。