Ubuntu 20.04和22.04在深度学习环境搭建上有何区别？

Ubuntu 20.04 和 Ubuntu 22.04 在搭建深度学习环境时的主要区别体现在内核版本、软件包支持、CUDA 兼容性、Python 版本和系统工具链等方面。以下是详细对比：

1. 内核版本与硬件支持

• Ubuntu 20.04 LTS：
  • 默认内核：5.4（可升级到更高版本）
  • 稳定，广泛用于生产环境
• Ubuntu 22.04 LTS：
  • 默认内核：5.15（更新，对新硬件支持更好）
  • 更好的 GPU 驱动兼容性（尤其是较新的 NVIDIA 显卡）

✅ 优势：22.04 对较新的硬件（如 RTX 30/40 系列）支持更佳。

2. NVIDIA 驱动与 CUDA 支持

• Ubuntu 22.04：
  • 原生支持更新的 NVIDIA 驱动（如 525+）
  • 对 CUDA 11.8、CUDA 12.x 支持更友好
  • 安装方式更现代化（推荐使用 .deb 网络安装或官方驱动 PPA）
• Ubuntu 20.04：
  • 支持 CUDA 11.x，但对 CUDA 12.x 的兼容性稍弱（需手动配置）
  • 某些新版驱动在 20.04 上可能需要额外依赖处理

⚠️ 注意：NVIDIA 官方通常优先测试最新 Ubuntu 版本。
✅ 推荐：若使用较新 GPU 或计划使用 CUDA 12，选 22.04。

3. Python 与 Conda 环境

• Ubuntu 20.04：
  • 默认 Python 3.8
• Ubuntu 22.04：
  • 默认 Python 3.10

✅ 影响：

• 22.04 更容易使用现代 Python 包（许多库已适配 3.10+）
• 某些旧版深度学习框架（如旧版 TensorFlow）在 3.10 上可能需要额外注意兼容性

💡 建议：使用 conda 或 pyenv 管理 Python 版本，避免系统默认版本限制。

4. 深度学习框架兼容性

✅ 22.04 更适合使用最新框架版本（如 PyTorch 2.x、TF 2.13+）。

5. 系统包管理与依赖

• Ubuntu 22.04：
  • 使用 apt 安装 nvidia-driver, cuda-toolkit 更顺畅
  • GCC 版本更高（gcc-11 或以上），对某些编译型库（如 PyTorch 扩展）更友好
• Ubuntu 20.04：
  • gcc-9 为主，某些新项目编译可能报错（需升级 gcc）

⚠️ 编译自定义算子（如 CUDA extensions）时，22.04 工具链更现代。

6. Docker 与容器化支持

• 两者均支持 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit
• Ubuntu 22.04：
  • 默认使用 cgroup v2，需确保 Docker 配置正确（新版 Docker 已支持）
  • 与 Kubernetes、云平台集成更现代

✅ 若使用容器化部署（如 FastAPI + GPU 推理），22.04 更前沿。

7. 长期支持（LTS）周期

• Ubuntu 20.04 LTS：支持至 2025 年 4 月
• Ubuntu 22.04 LTS：支持至 2027 年 4 月

✅ 从生命周期看，22.04 是更长远的选择。

总结：如何选择？

建议实践方案

无论选择哪个版本，推荐使用：

# 使用 conda 创建独立环境
conda create -n dl python=3.9
conda activate dl
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

这样可以最大程度隔离系统差异，提升可移植性。

✅ 结论：
对于大多数新深度学习项目，推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS，因其对新硬件、新 CUDA 和现代 Python 生态的支持更优。
只有在必须兼容旧系统或特定遗留代码时，才考虑继续使用 20.04。