云计算导航Ubuntu 20.04 LTS（Long Term Support）之所以被广泛用于运行机器学习和深度学习模型，尤其是在科研、开发和生产环境中，主要得益于其稳定性、兼容性、社区支持和对现代AI工具链的良好支持。以下是详细原因：
1. 长期支持（LTS）带来的稳定性
- 支持周期长：Ubuntu 20.04 LTS 从2020年4月发布，提供 5年 的标准支持（至2025年），服务器版甚至可延长至10年（通过ESM）。
- 系统稳定：LTS版本经过充分测试，适合长期运行模型训练任务，避免频繁升级带来的兼容性问题。
2. 强大的硬件支持
- GPU驱动支持良好：Ubuntu 20.04 对 NVIDIA 显卡驱动（如通过
nvidia-driver包）和 CUDA 工具包的支持非常成熟。 - CUDA 和 cuDNN 兼容性高：NVIDIA 官方推荐 Ubuntu 作为开发平台，CUDA 11.x 系列与 Ubuntu 20.04 兼容性极佳，适合运行基于 GPU 的深度学习模型（如 TensorFlow、PyTorch）。
3. 丰富的软件生态和包管理
- APT 包管理器：可轻松安装 Python、pip、conda、Docker、NVIDIA 驱动等关键工具。
- 官方和第三方仓库支持：如
graphics-driversPPA 可方便安装最新显卡驱动。 - Docker 和容器化支持完善：便于部署模型服务，使用 NVIDIA Docker（nvidia-docker）可轻松调用 GPU。
4. 深度学习框架兼容性好
主流深度学习框架在 Ubuntu 20.04 上均有良好支持：
- PyTorch：官方提供 pip 和 conda 安装包，支持 CUDA。
- TensorFlow：支持 GPU 版本安装（需 CUDA 11.2+ 和 cuDNN 8.x）。
- Jupyter Notebook / JupyterLab：便于交互式开发和调试模型。
- ONNX、TorchServe、TensorFlow Serving 等部署工具也运行良好。
5. 开发工具链完善
- Python 支持：默认支持 Python 3.8，兼容大多数 AI 库。
- IDE 和编辑器：VS Code、PyCharm、Jupyter 等均可良好运行。
- SSH 和远程访问：适合在服务器或云实例上运行长时间训练任务。
6. 云平台和服务器的广泛支持
- 主流云厂商支持：AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等均提供 Ubuntu 20.04 镜像，便于部署 AI 实例。
- 与 Kubernetes 集成良好：适合大规模模型训练和推理服务编排。
7. 开源社区活跃
- 遇到问题时，可通过 Ask Ubuntu、Stack Overflow、GitHub 等快速找到解决方案。
- 大量教程、文档和 Docker 镜像针对 Ubuntu 20.04 编写，降低学习和部署成本。
8. 安全性与更新机制
- 定期安全更新，适合生产环境。
- 可通过
unattended-upgrades实现自动安全补丁，保障系统安全。
总结：为什么 Ubuntu 20.04 LTS 适合跑模型？
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| ✅ 稳定可靠 | LTS 版本适合长时间运行训练任务 |
| ✅ GPU 支持强 | 完美支持 NVIDIA + CUDA + cuDNN |
| ✅ 生态完善 | Python、PyTorch、TensorFlow 等开箱即用 |
| ✅ 社区支持好 | 问题容易解决，资料丰富 |
| ✅ 云平台兼容 | 与 AWS、GCP、Azure 等无缝集成 |
| ✅ 安全更新 | 长期维护，适合生产环境 |
建议使用场景
- 深度学习训练/推理服务器
- 本地 AI 开发工作站
- 云上模型部署环境
- 教学与科研实验平台
⚠️ 注意：虽然 Ubuntu 20.04 仍受支持，但 Ubuntu 22.04 LTS 已发布，支持更新的内核、CUDA 版本和 Python 3.10，建议新项目优先考虑 22.04 或更高版本。
如果你正在搭建模型运行环境，Ubuntu 20.04 LTS 是一个成熟、可靠、经过验证的选择，尤其适合对稳定性要求高的项目。