ECLOUD博客在选择 Ubuntu 20.04 和 Ubuntu 22.04 用于深度学习开发时，两者各有优劣。以下是详细对比，帮助你做出选择：
1. 支持周期（LTS 版本）
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Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）
- 发布时间：2020年4月
- 支持到：2025年4月（标准支持）
- 已进入后期维护阶段
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Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
- 发布时间：2022年4月
- 支持到：2027年4月
- 更长的支持周期，适合长期项目
✅ 结论：Ubuntu 22.04 更推荐，因为支持周期更长，未来几年无需升级系统。
2. 软件包与驱动支持
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NVIDIA 驱动 & CUDA
- Ubuntu 22.04 默认内核较新（5.15+），对较新的 GPU（如 RTX 30/40 系列）支持更好。
- NVIDIA 官方对 22.04 的驱动支持更完善，CUDA Toolkit 11.8+ 和 cuDNN 8.x 对 22.04 兼容性良好。
- Ubuntu 20.04 也能运行，但可能需要手动处理依赖或降级内核以避免兼容问题。
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Python、PyTorch、TensorFlow
- 22.04 默认 Python 版本更高（如 Python 3.10），对现代深度学习框架支持更好。
- PyTorch 和 TensorFlow 官方 wheel 包通常优先适配较新系统。
✅ 结论：Ubuntu 22.04 更优，尤其对新硬件和新框架支持更好。
3. 系统稳定性与兼容性
- Ubuntu 20.04 经过多年验证，非常稳定，适合保守型用户。
- Ubuntu 22.04 也属于 LTS，稳定性良好，且修复了 20.04 中的一些老旧问题（如 Snap 默认集成、Wayland 改进等）。
⚠️ 注意：22.04 默认使用 Wayland 显示服务器（可切换回 X11），某些远程桌面或旧软件可能存在兼容问题，但深度学习本身不受影响。
4. 社区与文档支持
- 20.04 有大量历史教程和 Stack Overflow 问答。
- 22.04 正在成为主流，新教程和文档好多，未来趋势是全面转向 22.04。
✅ 建议：选择 22.04 可避免“过时技术栈”问题。
5. Docker / WSL / 云平台兼容性
- 主流云平台（AWS, GCP, Azure）和 Docker 镜像已全面支持 Ubuntu 22.04。
- WSL2 用户在 Windows 11 上运行 22.04 体验更佳。
✅ 总结：推荐 Ubuntu 22.04 LTS
| 维度 | Ubuntu 20.04 | Ubuntu 22.04 | 推荐 |
|---|---|---|---|
| 支持周期 | 到 2025 年 | 到 2027 年 ✅ | 22.04 |
| 硬件支持 | 良好 | 更好（新 GPU）✅ | 22.04 |
| CUDA / 驱动 | 支持但需注意兼容性 | 官方支持更完善 ✅ | 22.04 |
| 深度学习框架 | 支持 | 更好（Python 3.10+）✅ | 22.04 |
| 稳定性 | 非常稳定 | 稳定（LTS）✅ | 两者均可 |
| 社区趋势 | 逐渐淘汰 | 当前主流 ✅ | 22.04 |
🛠️ 建议配置（Ubuntu 22.04）
# 安装 NVIDIA 驱动（推荐使用官方 .run 或通过 repo）
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 安装 CUDA Toolkit（从 NVIDIA 官网下载 .deb 安装包）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
# 安装 cuDNN（需注册 NVIDIA 开发者）
# 下载对应版本并复制到 CUDA 目录
# 安装 PyTorch（支持 CUDA）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118结论：
如果你是新项目、新机器或希望长期使用，强烈推荐 Ubuntu 22.04 LTS。
只有在特定旧软件/驱动依赖 20.04 的情况下，才考虑继续使用 20.04。
如需，我也可以提供完整的深度学习环境搭建脚本。