深度学习开发用Ubuntu哪个长期支持版本更稳定？

在深度学习开发中，选择一个稳定且长期支持（LTS, Long-Term Support）的 Ubuntu 版本非常重要，因为它能确保系统长期安全更新、兼容主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、CUDA 等），并减少环境配置问题。

推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

以下是详细对比和建议：

✅ 首选推荐：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)

• 发布日期：2022年4月
• 支持周期：到 2027年4月（5年标准支持，部分扩展支持更久）
• 优点：
  • 更现代的内核（Linux 5.15+）和软件包，对新硬件（尤其是 NVIDIA GPU 驱动）支持更好。
  • 支持最新的 CUDA、cuDNN、TensorRT、PyTorch、TensorFlow 等框架。
  • Python 3.10 默认支持，适合大多数现代深度学习库。
  • GCC、CMake、NVIDIA 驱动等工具链更新，减少编译依赖冲突。
  • 与 Docker、WSL2（Windows Subsystem for Linux）集成良好。
• 适用场景：
  • 新项目开发
  • 使用较新的 GPU（如 RTX 30/40 系列）
  • 希望获得长期支持和最新功能平衡

⚠️ 注意：某些非常老的软件或闭源工具可能尚未完全适配 22.04，但绝大多数深度学习生态已支持。

✅ 次选推荐：Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 发布日期：2020年4月
• 支持周期：到 2025年4月（仍受支持，但接近尾声）
• 优点：
  • 极其成熟稳定，被广泛用于生产环境和服务器。
  • 绝大多数深度学习框架对其支持完善。
  • 大量教程、文档和社区经验基于此版本。
  • Python 3.8 为主流版本，兼容性极佳。
• 缺点：
  • 内核和驱动较旧，对新型硬件支持可能受限（需手动升级驱动）。
  • 软件包版本偏旧，有时需要 PPA 或源码编译来获取新工具。

📌 适合：已有稳定环境、不急于升级、或运行在老旧服务器上的项目。

不推荐使用：

• Ubuntu 18.04 LTS：虽然曾是主流，但已于 2023 年停止标准支持（仅 ESM 扩展支持），不再推荐新项目使用。
• 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：只支持9个月，不适合生产或长期开发。

总结建议：

额外建议：

• 安装后及时更新系统：sudo apt update && sudo apt upgrade
• 使用官方 NVIDIA 驱动（通过 ubuntu-drivers 自动安装）
• 配合 Conda 或 Docker 管理深度学习环境，避免依赖冲突

✅ 最终结论：
👉 对于大多数深度学习开发者，推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS，它是当前最稳定、支持周期长、兼容性好的选择。