深度学习ubuntu 22.04 20.04哪个好？

在选择 Ubuntu 22.04 LTS 和 Ubuntu 20.04 LTS 用于深度学习开发时，推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS。以下是详细对比和建议：

✅ 推荐：Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）

优点：

1. 更新的软件生态

   • 内核版本更高（5.15），对新硬件（尤其是较新的 GPU、显卡驱动）支持更好。
   • 默认支持更现代的 GCC、CMake、Python 版本（如 Python 3.10），减少环境配置问题。

2. 更好的 NVIDIA 驱动和 CUDA 支持

   • NVIDIA 官方对较新内核的支持更及时，安装 nvidia-driver 或通过 .run 文件安装更顺畅。
   • CUDA Toolkit 11.8+ 和 cuDNN 8.x 对 Ubuntu 22.04 有官方支持。
   • Docker + NVIDIA Container Toolkit 在 22.04 上兼容性更好。

3. 长期支持到 2027 年

   • 与 20.04 一样是 LTS（长期支持）版本，支持周期长，适合生产环境。

4. 更适合现代深度学习框架

   • PyTorch、TensorFlow 等主流框架的新版本通常优先适配较新的系统环境。
   • 虚拟环境工具（如 conda、poetry、pipx）在新版系统中运行更稳定。

5. 安全更新更持续

   • 更晚发布的系统，意味着未来几年的安全补丁和维护会更活跃。

⚠️ Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）

优点：

• 曾经是“工业标准”，大量教程、文档基于 20.04 编写。
• 某些旧版软件或闭源工具可能只明确支持 20.04。
• 社区资源丰富，遇到问题更容易找到解决方案。

缺点：

• 内核较老（5.4），对 RTX 30/40 系列显卡支持需手动升级驱动或内核。
• 默认 Python 3.8，某些新库依赖高版本 Python 时需要额外管理。
• 到 2025 年停止维护（虽然还有两年，但已进入生命周期后期）。

总结建议：

额外建议（无论选哪个）：

1. 使用 conda 或 miniconda 管理深度学习环境。
2. 安装 NVIDIA 驱动建议通过官方 PPA：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt update
   sudo apt install nvidia-driver-535  # 或最新稳定版

3. 安装 CUDA Toolkit 推荐使用 NVIDIA 官方仓库，而非系统包管理器。
4. 使用 Docker 镜像（如 nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04）可进一步提升环境一致性。

结论：

🟩 选择 Ubuntu 22.04 LTS —— 更现代、更兼容新硬件、更利于长期维护，是当前深度学习开发的最佳选择。