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结论
对于深度学习任务，推荐优先选择Ubuntu 22.04，因其更好的长期支持、更新的软件生态以及对新硬件的兼容性。但若需特定环境（如旧版CUDA或稳定驱动），Ubuntu 20.04仍是可靠选择。
详细对比
1. 系统支持与维护周期
- Ubuntu 20.04：LTS（长期支持）版本，支持至2025年4月，适合追求稳定性的用户。
- Ubuntu 22.04：LTS版本，支持至2027年4月，长期维护优势更明显，适合长期项目。
2. 软件与工具链兼容性
- Ubuntu 22.04：
- 默认集成更新的Python（3.10）、GCC（11.2）等工具，对PyTorch 2.0+、TensorFlow 2.10+等框架支持更好。
- 官方软件源提供更新的CUDA Toolkit（如CUDA 12.0），适合新显卡（如RTX 40系列）。
- Ubuntu 20.04：
- 部分旧版CUDA（如11.0-11.7）和驱动兼容性更稳定，适合遗留项目。
3. 硬件驱动支持
- NVIDIA显卡：
- Ubuntu 22.04默认安装更新的NVIDIA驱动（如515+），对Ampere/Ada架构显卡优化更好。
- Ubuntu 20.04需手动升级驱动以支持新显卡。
- 其他硬件：22.04对Intel/AMD新CPU和Wi-Fi 6等设备支持更完善。
4. 深度学习框架适配
- 主流框架（PyTorch/TensorFlow）：两者均可运行，但22.04更易配置最新版本。
- 特定依赖问题：
- 若需旧版CUDA（如10.2），20.04更简单；22.04需额外降级或容器化部署。
5. 性能差异
- 实测中，两者在相同硬件和驱动下的深度学习训练速度差异可忽略，更多取决于CUDA/cuDNN版本。
使用建议
- 选择Ubuntu 22.04的情况：
- 新项目或新硬件（如RTX 30/40系列）。
- 需要长期维护或最新软件生态。
- 选择Ubuntu 20.04的情况：
- 依赖旧版CUDA或特定驱动（如企业环境）。
- 对系统稳定性要求极高且不愿频繁调试。
核心建议：优先22.04，除非有明确兼容性需求。若不确定，可通过Docker或conda隔离环境，减少系统版本依赖。