在深度学习开发中，Ubuntu 24.04相比18.04有哪些优势？

在深度学习开发中，从 Ubuntu 18.04 升级到 Ubuntu 24.04 LTS 带来了显著的改进和优势。以下是几个关键方面的对比分析：

1. 内核与系统稳定性

• Ubuntu 24.04：
  • 使用 Linux 内核 6.8+（长期支持版本），提供更好的硬件兼容性（如新 GPU、PCIe 5.0、NVMe SSD）、性能优化和电源管理。
  • 支持更新的 CPU 架构（如 Intel 13/14 代、AMD Ryzen 7000 系列）。
• Ubuntu 18.04：
  • 默认内核为 4.15，虽经多次更新，但对现代硬件支持有限，可能需手动升级内核。

✅ 优势：24.04 对新型工作站/服务器硬件原生支持更好，减少驱动和兼容性问题。

2. Python 和软件包生态

• Ubuntu 24.04：
  • 默认 Python 版本为 Python 3.12，兼容最新深度学习框架（PyTorch、TensorFlow ≥ 2.13）。
  • 包管理器 apt 提供更现代的依赖库（如 glibc、OpenSSL 3.x）。
• Ubuntu 18.04：
  • 默认 Python 3.6，已过时，许多新库不再支持；需通过 conda/pyenv 手动管理环境。

✅ 优势：24.04 减少环境配置复杂度，避免因旧 Python 版本导致的兼容性问题。

3. CUDA 与 GPU 驱动支持

• Ubuntu 24.04：
  • 官方支持 NVIDIA CUDA 12.x 和最新的 NVIDIA 驱动（≥ 550）。
  • 更好支持 Hopper 架构（如 H100）、Ada Lovelace（RTX 40 系列）。
  • 与 NVIDIA NGC 容器、CUDA Toolkit 12 兼容性更佳。
• Ubuntu 18.04：
  • 虽然可安装新版驱动，但内核和库较旧，易出现 DKMS 编译失败或 X Server 冲突。

✅ 优势：24.04 更适合使用最新 GPU 提速深度学习训练和推理。

4. 容器与云原生支持

• Ubuntu 24.04：
  • 默认集成 Podman（替代 Docker 的无守护进程容器引擎），同时支持 Docker。
  • 支持最新版 Kubernetes、containerd、BuildKit。
  • 与 NVIDIA Container Toolkit 集成良好，便于部署 GPU 容器。
• Ubuntu 18.04：
  • 容器生态较老，Docker 版本受限，安全性补丁滞后。

✅ 优势：更适合构建 CI/CD 流水线、模型服务化（如 Triton Inference Server）和多用户开发环境。

5. 安全性和维护周期

• Ubuntu 24.04 LTS：
  • 支持至 2029 年，获得 5 年安全更新和错误修复。
  • 默认启用更强的安全机制（如 Secure Boot、full-disk encryption with LUKS2）。
• Ubuntu 18.04 LTS：
  • 标准支持已于 2023 年结束，仅限 ESM（需付费订阅）支持至 2028 年。

✅ 优势：24.04 提供更长的免费支持周期和更高的安全性，适合生产环境。

6. 开发工具链更新

• GCC/G++：24.04 提供 GCC 13，提升编译性能和 C++17/20 支持。
• CMake：版本更新，支持现代构建需求（如 CUDA 项目）。
• Systemd：v255，提供更精细的资源控制（用于限制训练任务资源占用）。

✅ 优势：提速自定义算子编译、扩展模块开发（如 PyTorch extensions）。

7. AI/ML 工具预集成（Canonical 生态）

• Ubuntu 24.04 强化了 AI 开发支持：
  • 与 Ubuntu Pro 集成，提供免费的 CVE 补丁和 FIPS 认证。
  • 支持 Charmed Kubeflow 快速部署 MLOps 平台。
  • 推荐使用 Multipass 快速创建云端或本地 ML 开发环境。

总结：Ubuntu 24.04 相比 18.04 的主要优势

建议

• 新项目/新机器：强烈推荐使用 Ubuntu 24.04 LTS。
• 旧项目迁移：若仍在用 18.04，建议逐步迁移到 24.04，尤其当使用 RTX 40xx/H100/A100 等新硬件时。

📌 提示：使用 conda 或 pyenv 管理 Python 环境仍推荐，避免系统包冲突。

总之，Ubuntu 24.04 是当前深度学习开发的更优选择，兼顾性能、安全与生态现代化。