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深度学习推荐使用Ubuntu 22.04
结论先行：对于深度学习开发，Ubuntu 22.04是更好的选择，主要原因包括更好的长期支持、更新的软件生态以及对新硬件的兼容性。
核心对比因素
1. 系统支持与稳定性
- Ubuntu 22.04 LTS（长期支持版）：支持到2027年，比20.04（支持到2025年）更长，适合长期项目。
- Ubuntu 20.04 LTS：虽然稳定，但已进入维护期，新特性支持较少。
2. 软件与驱动兼容性
- Ubuntu 22.04 默认支持：
- 更新的CUDA版本（如CUDA 11.7+），对NVIDIA新显卡（如RTX 30/40系列）优化更好。
- Python 3.10+，许多新深度学习框架（如PyTorch 2.0+）更适配。
- Ubuntu 20.04 可能需要手动升级部分依赖，如：
- 默认Python 3.8，需额外安装新版Python。
- 部分新显卡驱动需手动配置。
3. 深度学习框架支持
- PyTorch、TensorFlow等主流框架在22.04上测试更充分，尤其是新版本。
- Docker/Kubernetes支持：22.04对容器化部署更友好，适合生产环境。
4. 硬件兼容性
- 新硬件（如Intel 12/13代CPU、AMD Zen3/4）在22.04上优化更好。
- NVIDIA驱动：22.04默认支持更新的驱动版本（如525+），减少手动安装麻烦。
何时选择Ubuntu 20.04？
- 企业级稳定需求：已有成熟环境，不希望频繁升级。
- 特定软件依赖：某些旧版库仅兼容20.04（较少见）。
最终建议
优先选择Ubuntu 22.04，除非有明确的兼容性限制。其更长的支持周期、更好的新硬件适配和更现代的软件生态，能显著提升深度学习开发效率。
关键点总结：
- Ubuntu 22.04：长期支持、新硬件/驱动优化、主流框架兼容性更好。
- Ubuntu 20.04：仅推荐给已有稳定环境或特殊依赖的情况。