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在人工智能（AI）开发中，选择哪个 Ubuntu 版本主要取决于稳定性、软件兼容性（尤其是 GPU 驱动、CUDA、PyTorch/TensorFlow 等）以及长期支持（LTS）。以下是推荐和常见选择：
✅ 推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
1. Ubuntu 22.04 LTS（推荐首选）
- 发布日期：2022年4月
- 支持周期：到2027年
- 优点：
- 支持最新的 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本（如 CUDA 12.x）
- 内核较新，对现代硬件（如 RTX 30/40 系列显卡）支持更好
- 与主流 AI 框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）兼容性良好
- 支持 Python 3.10+，适合现代 AI 开发环境
- 适用场景：新项目、深度学习训练、GPU 提速计算
2. Ubuntu 20.04 LTS（稳定备选）
- 发布日期：2020年4月
- 支持周期：到2025年
- 优点：
- 非常成熟，社区支持广泛
- 大量教程、文档基于此版本
- CUDA 11.x 和早期 PyTorch/TensorFlow 版本支持良好
- 缺点：
- 内核较旧，对最新硬件支持可能有限
- Python 默认版本较低（需手动升级）
⚠️ 注意：Ubuntu 18.04 LTS 虽然曾经广泛使用，但已逐渐被淘汰，不推荐新项目使用。
❌ 不推荐版本：
- Ubuntu 18.04 LTS：太旧，对新 GPU 和 CUDA 支持差
- 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：短期支持，不适合生产环境
如何选择？
| 你的需求 | 推荐版本 |
|---|---|
| 新项目，使用 RTX 30/40 显卡 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
| 稳定优先，已有成熟环境 | ✅ Ubuntu 20.04 LTS |
| 服务器部署、生产环境 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS（首选）或 20.04 LTS |
| 学习/实验，跟随教程 | 查看教程使用的版本，通常为 20.04 或 22.04 |
安装建议：
- 使用 Ubuntu Desktop 或 Server 版本均可，根据是否需要 GUI 决定。
- 安装后及时更新系统并安装 NVIDIA 驱动：
sudo ubuntu-drivers autoinstall - 安装 CUDA 和 cuDNN（推荐通过 NVIDIA 官方
.deb包或 Docker 镜像）。 - 使用
conda或pip管理 Python 环境（推荐 Miniforge 或 Miniconda）。
总结：
首选 Ubuntu 22.04 LTS，兼顾新硬件支持与长期稳定性。
若环境受限或依赖旧教程，可选 Ubuntu 20.04 LTS。
避免使用非 LTS 或过旧版本。
如有特定框架或硬件需求，可进一步优化选择。