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在深度学习开发中，选择一个稳定且长期支持（LTS）的 Ubuntu 版本非常重要，因为它能确保系统稳定性、软件兼容性以及长期的安全更新。目前最推荐用于深度学习开发的 Ubuntu LTS 版本是：
✅ Ubuntu 20.04 LTS 和 Ubuntu 22.04 LTS
这两个版本都是长期支持（LTS）版本，支持周期为5年（桌面和服务器版），并且在深度学习生态中被广泛支持。
🏆 推荐首选：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)
✅ 优势：
- 最新硬件支持：对较新的 GPU（如 NVIDIA RTX 30/40 系列）、CPU 和主板驱动支持更好。
- CUDA / cuDNN 兼容性好：NVIDIA 官方对 Ubuntu 22.04 提供良好的 CUDA 支持（从 CUDA 11.8 开始全面支持）。
- Python 生态成熟：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）均官方支持 Ubuntu 22.04。
- 内核更新：使用 Linux 5.15 内核，稳定性与性能更优。
- 支持到 2027 年 4 月，足够覆盖大多数项目生命周期。
⚠️ 注意：某些非常老的教程或 Docker 镜像可能默认基于 18.04 或 20.04，但社区已普遍迁移至 22.04。
🔧 备选：Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)
✅ 优势：
- 极其成熟稳定：自 2020 年发布以来，被大量企业、服务器和研究项目采用。
- 兼容性极佳：几乎所有深度学习工具链（包括旧版 TensorFlow）都完美支持。
- CUDA 11.x 支持完善。
- 支持到 2025 年 4 月，仍可安全使用。
❌ 劣势：
- 对新硬件（尤其是 2022 年后的显卡）驱动支持不如 22.04。
- 默认 Python 版本较旧，需手动升级。
❌ 不推荐：Ubuntu 18.04 LTS
虽然曾经非常流行，但它已于 2023 年停止标准支持（仅限 ESM 扩展安全维护，需付费）。建议不再用于新项目。
总结建议：
| 使用场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 新项目、新机器、RTX 30/40 显卡 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS（首选） |
| 老项目迁移、追求最大兼容性 | ✅ Ubuntu 20.04 LTS（稳妥） |
| 旧系统维护 | ⚠️ 仅限已有系统，不建议新建 |
深度学习环境搭建小贴士：
- 安装 NVIDIA 驱动 → 推荐使用
ubuntu-drivers自动安装。 - 安装 CUDA Toolkit → 建议通过
.deb网络安装包或直接使用 NVIDIA 官方仓库。 - 使用 conda / miniconda 管理 Python 环境，避免依赖冲突。
- 考虑使用 Docker + NVIDIA Container Toolkit 进行环境隔离。
📌 结论：选择 Ubuntu 22.04 LTS 是当前深度学习开发的最佳平衡点 —— 稳定、现代、支持良好。