深度学习ubuntu22.04和20.04哪个好？

结论：对于深度学习任务，Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）是比20.04 LTS（Focal Fossa）更优的选择，因其对最新硬件、驱动和AI工具链的更好支持，同时提供更长的维护周期。

关键对比维度

1. 长期支持周期

   • Ubuntu 22.04：官方支持至2027年4月，后续可延长至2032年（通过ESM）
   • Ubuntu 20.04：基础支持至2025年4月，ESM至2030年
     建议优先选择22.04以获得更持久的更新支持

2. 硬件与驱动兼容性

   • 22.04默认集成Linux 5.15+内核，对新一代GPU（如NVIDIA RTX 40系/AMD RX 7000系）和AI提速卡（如Intel Habana Gaudi）支持更好
   • 20.04需手动升级内核（HWE）才能获得类似支持，增加配置复杂度

3. 深度学习工具链

   • CUDA Toolkit：22.04默认仓库提供CUDA 11.7+，20.04为CUDA 11.4
     新版CUDA对Ampere/Ada Lovelace架构优化更佳
   • Python版本：22.04预装Python 3.10（可轻松升级3.11+），20.04为Python 3.8
     PyTorch/TensorFlow等框架对新Python版本兼容性更好

4. 容器化与编排支持

   • 22.04默认集成Containerd 1.6+和Kubernetes 1.24+工具链
   • 20.04需手动配置新版容器运行时，影响MLOps部署效率

特殊情况建议

• 选择20.04的场景：
  • 需要长期稳定运行的成熟生产环境（已通过严格验证）
  • 依赖特定旧版库（如CUDA 10.x）的遗留项目

迁移建议

若从20.04升级到22.04：

1. 备份关键数据（包括conda/docker环境）
2. 使用do-release-upgrade命令进行原地升级
3. 重点检查GPU驱动兼容性：建议提前下载新版NVIDIA驱动（≥515版）

性能实测数据

根据Phoronix测试：

• 在相同硬件（RTX 3090）上，22.04的ResNet-50训练速度比20.04快3-5%
• 内存管理效率提升约8%（尤其适合大模型训练）

最终建议：新项目一律选择Ubuntu 22.04，并定期更新至最新LTS版本。 其完善的AI生态支持和更现代的软件栈能显著降低深度学习环境配置的边际成本。