云计算CUDA（NVIDIA Compute Unified Device Architecture）支持多个版本的 Ubuntu，但具体支持哪些版本取决于你使用的 CUDA Toolkit 版本。NVIDIA 通常会为当前主流的长期支持（LTS）版本提供官方支持。
以下是截至 2024 年初 的通用指导原则（以 CUDA 11.x 和 CUDA 12.x 为例）：
✅ 官方支持的 Ubuntu LTS 版本（常见组合）
| CUDA 版本 | 支持的 Ubuntu 版本（x86_64） |
|---|---|
| CUDA 12.5 / 12.4 / 12.3 | Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04 |
| CUDA 12.0 – 12.2 | Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04 |
| CUDA 11.8 | Ubuntu 18.04, Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04（部分支持） |
| CUDA 11.7 | Ubuntu 18.04, Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04（实验性） |
⚠️ 注意：非 LTS 版本（如 21.10、23.04 等）通常不被官方支持。
📌 推荐搭配
- Ubuntu 20.04 LTS：最广泛支持的版本，兼容大多数 CUDA 版本（11.x 和 12.x）。
- Ubuntu 22.04 LTS：推荐用于新项目，支持 CUDA 11.8+ 和 CUDA 12.x。
- Ubuntu 18.04 LTS：仅建议用于旧项目或特定驱动要求；从 CUDA 12 开始不再正式支持。
🔍 如何确认？
你可以访问 NVIDIA 官方文档查看详细支持矩阵：
👉 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
在该页面中，"Supported Linux Distributions" 表格列出了每个 CUDA 版本支持的发行版和内核版本。
💡 建议
- 使用 Ubuntu 22.04 LTS 搭配 CUDA 12.x 是目前（2024）的最佳实践。
- 如果使用深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），请同时检查它们对 CUDA 和 Ubuntu 的兼容性。
- 确保系统安装了兼容的 NVIDIA 驱动程序（可通过
nvidia-smi查看）。
✅ 示例：在 Ubuntu 22.04 上安装 CUDA 12.4
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-12-4如有具体 CUDA 或 Ubuntu 版本需求，欢迎提供，我可以给出更精确的建议。
