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, Long-Term Support）的 Ubuntu 版本非常重要，因为它能确保系统长期获得安全更新和软件兼容性支持。目前最推荐的 Ubuntu LTS 版本用于深度学习开发的是：

✅ 推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 和 Ubuntu 22.04 LTS

1. Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish) —— 首选推荐

• 发布日期：2022年4月
• 支持周期：到 2027 年 4 月（5年标准支持，部分组件可延长）
• 优点：
  • 支持最新的 GPU 驱动（NVIDIA）、CUDA、cuDNN 等深度学习框架依赖。
  • 对较新的硬件（如 RTX 30/40 系列显卡）支持更好。
  • 默认内核较新（Linux 5.15+），对现代 CPU 和外设兼容性更强。
  • 主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）官方文档大多基于此版本测试。
  • Docker、NVIDIA Container Toolkit 支持完善。

✅ 强烈建议新项目使用 Ubuntu 22.04 LTS。

2. Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 发布日期：2020年4月
• 支持周期：到 2025 年 4 月
• 优点：
  • 经过多年验证，极其稳定，社区支持丰富。
  • 大量教程、博客、企业部署都基于该版本。
  • 适合保守型项目或已有环境迁移。
• 缺点：
  • 内核和驱动较旧，安装最新 NVIDIA 显卡驱动可能需要手动添加 PPA。
  • 某些新版软件包（如 Python 3.11+、GCC 12+）需额外配置。

⚠️ 可用，但不建议新项目首选，除非有特定兼容性需求。

❌ 不推荐的版本：

• Ubuntu 18.04 LTS：已于 2023 年结束标准支持（仅 ESM 收费支持），不再推荐用于新项目。
• 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：仅支持 9 个月，不适合生产或长期开发。

结论与建议：

额外建议：

• 安装后及时更新系统并安装 NVIDIA 驱动（推荐使用 ubuntu-drivers 自动安装）。
• 使用 nvidia-cuda-toolkit 或从 NVIDIA 官网 安装 CUDA。
• 配合 Conda 或 venv 管理 Python 环境，避免系统污染。
• 考虑使用 Docker + NVIDIA Container Toolkit 进行环境隔离。

✅ 总结：选择 Ubuntu 22.04 LTS 是当前深度学习开发最稳定、最推荐的长期支持版本。