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Ubuntu 22.04 vs 20.04 对深度学习开发的影响分析
结论先行：对于深度学习开发，Ubuntu 22.04相比20.04在GPU驱动支持和软件包版本上有显著改进，但20.04的长期支持(LTS)稳定性仍具优势。推荐新项目使用22.04，而现有稳定项目可暂保持20.04。
主要区别对比
1. 系统基础环境
内核版本：
- 20.04：5.4 LTS
- 22.04：5.15 LTS（支持更新的硬件）
默认Python版本：
- 20.04：Python 3.8
- 22.04：Python 3.10（更适合新版本AI框架）
2. GPU支持关键差异
NVIDIA驱动：
- 22.04默认包含更新的驱动版本（515+），对RTX 30/40系列支持更好
- 20.04需要手动更新驱动才能完全支持新显卡
CUDA Toolkit：
- 22.04官方仓库包含CUDA 11.7+
- 20.04默认支持到CUDA 11.4（但仍可手动安装新版本）
3. 深度学习框架兼容性
TensorFlow/PyTorch：
- 22.04对新版本框架（TF 2.10+/PyTorch 2.0+）兼容性更好
- 20.04可能需要更多依赖解决
ROCm（AMD GPU支持）：
- 22.04提供ROCm 5.x原生支持
- 20.04仅支持到ROCm 4.x
4. 容器化支持
- Docker和NVIDIA Container Toolkit：
- 22.04安装配置更简单
- 20.04需要更多手动配置步骤
迁移建议
核心建议：
- 新项目/新硬件：直接选择22.04，获得更好的新硬件支持和软件生态
- 现有稳定项目：若无特殊需求，可保持20.04至2025年4月（EOL前）
注意事项：
- 22.04的
gcc-11可能影响某些CUDA扩展的编译 - 部分旧版专业软件（如特定版本的MATLAB）可能尚未完全支持22.04
最终决策因素
硬件驱动 > 框架版本需求 > 长期维护性 > 团队工具链兼容性
关键提示：无论选择哪个版本，都建议使用conda或docker管理Python环境，减少系统版本依赖问题。