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选择适合深度学习服务器的 Ubuntu 版本时，需要综合考虑稳定性、硬件兼容性、驱动支持、软件生态（如 CUDA、PyTorch、TensorFlow）的兼容性等因素。以下是推荐和建议：
✅ 推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
🟢 Ubuntu 22.04 LTS（推荐首选）
- 支持周期：长期支持（LTS），支持到 2027 年 4 月。
- 优点：
- 支持最新的 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本（如 CUDA 11.8、12.x）。
- 内核较新（5.15+），对现代 GPU（如 A100、H100）、CPU 和 NVMe 硬盘有更好的支持。
- 默认支持 Python 3.10，与主流深度学习框架兼容良好。
- 软件包更新更及时，适合部署新项目。
- 适用场景：新购服务器、追求性能与最新技术栈、使用较新的 GPU（如 Ampere 或 Hopper 架构）。
✅ 大多数新项目推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS。
🟡 Ubuntu 20.04 LTS（稳定之选）
- 支持周期：支持到 2025 年 4 月（仍可使用，但接近尾声）。
- 优点：
- 极其稳定，大量教程、Docker 镜像和部署脚本基于此版本。
- CUDA 11.x 和 PyTorch/TensorFlow 的旧版本支持完善。
- 缺点：
- 内核较旧（5.4），对某些新硬件支持不佳。
- Python 默认版本为 3.8，可能需要手动升级。
- 适用场景：已有成熟系统、对稳定性要求极高、不急于使用最新硬件。
⚠️ 仅建议在已有环境或特定兼容性需求时使用。
❌ 不推荐版本：
- Ubuntu 18.04 LTS：太旧，CUDA 支持受限，Python 3.6 已过时，不推荐新项目。
- 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：非长期支持，不适合生产环境。
深度学习相关工具兼容性建议：
| 工具 | 推荐版本 | 备注 |
|---|---|---|
| NVIDIA Driver | 525+ 或 535+ | Ubuntu 22.04 支持更好 |
| CUDA | 11.8 或 12.x | CUDA 12 需要较新内核 |
| cuDNN | 与 CUDA 匹配 | 官方下载 |
| PyTorch | 2.0+ | 官方支持 Ubuntu 22.04 |
| TensorFlow | 2.13+（支持 CUDA 11.8）或 2.15+（支持 CUDA 12） | 注意版本匹配 |
安装建议：
- 选择 Ubuntu 22.04 LTS Server 版（无 GUI 更轻量）。
- 安装后立即更新系统：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y - 安装 NVIDIA 驱动（推荐使用官方
.run文件或ubuntu-drivers自动安装）。 - 安装 CUDA Toolkit（建议从 NVIDIA 官网下载
.deb包）。 - 配置 Conda 或 venv 管理 Python 环境（推荐使用 Miniconda）。
总结：
✅ 首选：Ubuntu 22.04 LTS
🟡 次选：Ubuntu 20.04 LTS（仅限已有环境）
❌ 避免：非 LTS 或过旧版本
如果你正在搭建新的深度学习服务器，强烈建议使用 Ubuntu 22.04 LTS，它在稳定性、性能和生态支持之间取得了最佳平衡。