CLOUD云枢
结论：大模型训练和部署通常推荐使用Ubuntu LTS（长期支持）版本，尤其是Ubuntu 20.04 LTS或22.04 LTS，因其稳定性、长期维护和广泛的软件生态兼容性。
为什么选择Ubuntu LTS版本？
-
稳定性优先
LTS版本提供5年的官方支持（可通过扩展延长），适合需要长期运行的大模型场景，避免频繁升级带来的兼容性问题。- 非LTS版本（如23.10）仅支持9个月，不适合生产环境。
-
硬件和驱动支持
- Ubuntu 20.04/22.04 LTS 对NVIDIA GPU驱动、CUDA和cuDNN的支持更成熟，这对大模型的训练和推理至关重要。
- 新版内核（如22.04的5.15）能更好支持现代硬件（如A100/A800显卡）。
-
社区和工具链兼容性
- 主流AI框架（PyTorch、TensorFlow）和云平台（AWS、GCP）均优先适配LTS版本。
- 例如，PyTorch官方Docker镜像默认基于Ubuntu 20.04。
版本对比（20.04 vs 22.04）
| 特性 | Ubuntu 20.04 LTS | Ubuntu 22.04 LTS |
|---|---|---|
| 内核版本 | 5.4 | 5.15+ |
| Python默认版本 | 3.8 | 3.10 |
| NVIDIA驱动支持 | 良好 | 更优（新显卡适配） |
| 维护截止日期 | 2025年（基础支持） | 2027年（基础支持） |
注意事项
- 旧版系统（如18.04）：已接近EOL（2023年4月终止支持），不推荐新项目使用。
- 特定需求：若需最新内核特性（如对Intel Sapphire Rapids的支持），可考虑22.04或更高版本。
核心建议：
优先选择Ubuntu 22.04 LTS，除非有明确依赖旧版Python或工具链的情况（此时选择20.04）。部署时建议通过容器（如Docker）隔离环境，避免系统级依赖冲突。