在深度学习开发中，Ubuntu 24.04相比18.04有哪些优势？-云计算

在深度学习开发中，从 Ubuntu 18.04 升级到 Ubuntu 24.04（LTS）带来了多方面的显著优势。以下是主要的改进和优势对比：

Ubuntu 24.04：
- 使用 Linux 内核 6.8（长期支持版本），对新硬件（如 NVIDIA RTX 40 系列、AMD RDNA3、Intel Arc 显卡等）提供原生支持。
- 更好的 CPU 调度、内存管理和电源效率。
- 支持最新的 PCIe 5.0、USB4 和 NVMe SSD 技术。
Ubuntu 18.04：
- 内核较老（初始为 4.15，可升级但非默认），对新型 GPU 和 AI 提速器支持较差。
- 可能需要手动编译驱动或使用第三方 PPA。

✅ 优势：24.04 开箱即用支持最新深度学习硬件，减少配置时间。

Python 版本：
- Ubuntu 24.04 默认包含 Python 3.12，而 18.04 默认是 Python 3.6（已 EOL）。
- 新版 Python 提供更好的性能、类型提示增强、异步支持等，兼容 PyTorch/TensorFlow 最新版。
GCC/G++、CMake 等编译工具链：
- 24.04 提供 GCC 13、CMake 3.28+，支持 C++17/20 标准。
- 对编译 CUDA 扩展、自定义算子（如 PyTorch extensions）更友好。
CUDA 与 cuDNN 兼容性：
- CUDA 12.x 官方支持要求较新的 glibc 和驱动，24.04 更容易满足。
- NVIDIA 官方 Docker 镜像和 NGC 容器对新版系统优化更好。

✅ 优势：避免因依赖版本过低导致的构建失败或兼容性问题。

Docker / Podman / LXC 支持更强：
- Ubuntu 24.04 深度集成 containerd、支持 cgroups v2 和 systemd 作为 init 系统。
- 更适合运行 NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker）进行 GPU 容器化训练。
WSL2 支持更佳（用于 Windows 开发者）：
- Ubuntu 24.04 在 WSL2 中表现更稳定，GPU 直通支持更完善。

✅ 优势：更适合现代化 MLOps 流程（CI/CD、Kubernetes、Kubeflow）。

Ubuntu 18.04：
- 基础支持已于 2023 年结束，扩展安全维护（ESM）需付费。
- 存在潜在安全漏洞风险，尤其在联网训练环境中。
Ubuntu 24.04：
- 将获得 5 年免费安全更新（至 2029 年）。
- 内置更强的 SELinux/AppArmor 配置，支持 Secure Boot。

✅ 优势：长期稳定、安全合规，适合生产环境部署。

GNOME 46 + Wayland：
- 更流畅的 UI、HiDPI 支持更好，适合高分辨率显示器。
- 多显示器和远程桌面（RDP/VNC）体验优化。
开发工具更新：
- VS Code、JetBrains 工具、JupyterLab 等对新版系统适配更好。
- 支持 Rust、Zig 等新兴系统语言，便于高性能 AI 库开发。

✅ 优势：提升开发者生产力与交互体验。

Ubuntu 24.04 的官方仓库和 Snap 商店提供更多开箱即用的 AI 工具：
- ONNX Runtime、TensorRT（通过 NVIDIA repo）、Hugging Face CLI 等。
- 更容易安装 nvidia-cuda-toolkit、libtorch 等系统级库。
支持 NVIDIA Nsight Systems/Compute 等性能分析工具的最新版本。

维度	Ubuntu 18.04	Ubuntu 24.04	优势
内核与硬件支持	较旧，需手动配置	原生支持新 GPU/SSD	开箱即用
Python / 编译器	Python 3.6, GCC 7	Python 3.12, GCC 13	兼容现代框架
CUDA / GPU 支持	需降级驱动或补丁	完美支持 CUDA 12	减少调试成本
安全性	已过主流支持期	支持至 2029 年	更安全可靠
容器化支持	有限	原生支持 cgroups v2, systemd	更适合 MLOps
开发体验	过时 UI/工具	现代桌面 + 工具链	提升效率

对于新的深度学习项目，强烈推荐使用 Ubuntu 24.04 LTS。它不仅提供了更好的性能和兼容性，还能确保未来几年的技术可持续性和安全性。若仍在使用 18.04，建议尽快规划迁移。

💡 提示：可使用 docker 或 conda 隔离环境，但仍建议底层系统保持现代以避免驱动和内核级问题。