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）的 Ubuntu 版本非常重要，因为它能提供更长的安全更新、更好的硬件兼容性以及对主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、CUDA 等）的良好支持。

推荐的 Ubuntu LTS 版本（截至 2024 年）：

✅ Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 支持周期：2020年4月发布，标准支持至 2025年4月，扩展安全维护（ESM）可延长至 2030 年（需订阅 Ubuntu Pro）。
• 优点：
  • 被广泛用于生产环境和科研领域。
  • CUDA 和 NVIDIA 驱动支持非常成熟。
  • 支持大多数深度学习框架的最新版本（TensorFlow ≥ 2.10, PyTorch ≥ 1.12）。
  • 大量教程、文档和社区支持。
• 适用人群：大多数深度学习开发者、研究者、学生。

⚠️ 注意：虽然 20.04 仍受支持，但已进入生命周期后期，建议新项目考虑 22.04 或更高版本。

✅✅ Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish) —— 当前最推荐

• 支持周期：2022年4月发布，标准支持至 2027年4月，ESM 可延长至 2032 年。
• 优点：
  • 更现代的内核（5.15+），更好的硬件支持（尤其是新显卡、SSD、Wi-Fi 6 等）。
  • 对 CUDA 11.8 / 12.x、cuDNN、NVIDIA Container Toolkit 支持良好。
  • Python 3.10 默认集成，与大多数 ML 框架兼容。
  • 官方 Docker 镜像、云平台（AWS、GCP、Azure）广泛支持。
  • 是目前大多数 AI 开发团队和云服务默认推荐的系统版本。
• 深度学习工具链支持完善：包括 PyTorch、TensorFlow、Jupyter、VS Code Remote-SSH 等。

✅ 这是目前新项目最推荐的版本。

❌ 不推荐使用旧版本：

• Ubuntu 18.04 LTS：已于 2023 年停止标准支持（仅 ESM），不再推荐用于新项目。
• Ubuntu 16.04 LTS：早已过期，不支持现代 GPU 驱动和 CUDA 版本。

总结：选择建议

额外建议：

1. CUDA 兼容性：安装前确认你的 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 版本与 Ubuntu 版本匹配。NVIDIA 官方通常优先支持 Ubuntu 20.04/22.04。
2. 双系统 or 虚拟机：本地开发可装双系统；服务器建议直接部署 Ubuntu 22.04。
3. 使用 Conda/Pip 虚拟环境：避免系统 Python 冲突，便于管理不同项目的依赖。

📌 结论：选择 Ubuntu 22.04 LTS 是当前深度学习开发中最稳定、最推荐的长期支持版本。