云知识在选择 Ubuntu 20.04 和 Ubuntu 22.04 作为深度学习服务器时，Ubuntu 22.04 LTS 是更推荐的选择，尤其是在新部署的场景下。以下是详细对比和建议：
✅ 推荐：Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
✔ 优势：
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更新的内核与驱动支持
- 内核版本为 5.15（后续可升级），对新型 GPU（如 NVIDIA RTX 30/40 系列）、网卡、SSD 等硬件有更好的兼容性。
- 支持最新的 NVIDIA 驱动（通过
ubuntu-drivers自动安装）。
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更新的软件包
- 默认 Python 版本更高（Python 3.10），许多深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）已充分适配。
- 更容易安装新版 CUDA 工具链和 cuDNN，NVIDIA 官方通常优先支持较新的系统版本。
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更长的支持周期
- 两者都是 LTS（长期支持）版本，支持到 2025 年（20.04）和 2027 年（22.04）。
- 选择 22.04 意味着未来两年内无需迁移系统。
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更好的容器与云集成
- 对 Docker、Podman、Kubernetes 的支持更完善。
- 与主流云平台（AWS、GCP、Azure）的最新镜像保持同步。
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安全性和性能优化
- 包含更多现代安全特性（如 improved AppArmor、secure boot 支持）。
- 文件系统（ext4）、内存管理和调度器有优化。
⚠ Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）是否可用？
- 仍然稳定且广泛使用，大量教程、脚本基于它。
- 如果你依赖某些旧版工具或定制环境，且不希望重新验证兼容性，20.04 仍是可靠选择。
- 但它的生命周期将在 2025 年 4 月结束，不适合长期项目。
🔧 深度学习关键组件兼容性对比
| 组件 | Ubuntu 20.04 | Ubuntu 22.04 |
|---|---|---|
| NVIDIA 驱动 | 支持良好 | 支持更好（新卡兼容性强） |
| CUDA Toolkit | 完全支持 | 官方优先支持 |
| PyTorch / TensorFlow | 完全支持 | 官方 wheel 包原生支持 |
| Python 版本 | 3.8（默认） | 3.10（默认） |
| Docker / NVIDIA Container Toolkit | 支持 | 更易配置 |
| 内核版本 | 5.4 | 5.15（更优硬件支持） |
✅ PyTorch 官方从 1.12+ 开始推荐使用 Ubuntu 22.04 进行开发。
🛠 建议配置步骤（Ubuntu 22.04）
# 1. 安装 NVIDIA 驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 2. 安装 CUDA（推荐使用官方 repo）
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 update
sudo apt install cuda
# 3. 安装 cuDNN（需注册 NVIDIA 开发者）
# 下载对应版本并安装 deb 包
# 4. 安装 PyTorch（官方支持 22.04 + CUDA 11.8/12.x）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118✅ 总结：选择建议
| 场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 新建服务器、长期项目 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
| 现有 20.04 环境、无升级需求 | 可继续使用（但建议规划迁移） |
| 使用老旧 GPU 或特殊驱动 | Ubuntu 20.04 可能更稳妥 |
| 追求最新技术栈、高性能 | 必选 Ubuntu 22.04 |
📌 结论：
对于新的深度学习服务器部署，强烈推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS —— 它提供更好的硬件支持、更长的生命周期、更现代的软件生态，是当前最平衡、最面向未来的选择。