ECLOUD博客在选择大模型服务器操作系统时，推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS，而不是 Ubuntu 24.04 LTS，原因如下：
✅ 推荐：Ubuntu 22.04 LTS（长期支持版）
1. 稳定性与成熟度
- Ubuntu 22.04 LTS 发布于 2022 年 4 月，经过两年多的实际验证，已被广泛用于生产环境。
- 大多数 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow）、CUDA 驱动、NVIDIA Docker 工具链等对 22.04 的兼容性非常成熟。
2. 硬件和驱动支持
- 支持现代 GPU（如 A100、H100）所需的 NVIDIA 驱动版本和 CUDA Toolkit。
- 主流云服务商（AWS、Azure、GCP、阿里云等）默认镜像中普遍提供 22.04 支持。
3. 软件生态完善
- Conda、Docker、Kubernetes、Ray、vLLM、DeepSpeed 等工具在 22.04 上有大量部署案例。
- 官方文档和社区问题大多基于 22.04，排查问题更方便。
4. 长期支持（LTS）保障
- 支持周期至 2027 年，安全更新和维护稳定可靠。
⚠️ 暂不推荐：Ubuntu 24.04 LTS（较新）
1. 发布时间较晚
- Ubuntu 24.04 LTS 发布于 2024 年 4 月，虽然也是 LTS 版本，但生态系统适配仍在进行中。
- 部分深度学习框架或工具可能尚未完全测试通过（尤其是闭源驱动、特定版本的 CUDA）。
2. 驱动和 CUDA 兼容性风险
- 虽然 NVIDIA 正在逐步支持 24.04，但在某些情况下安装
nvidia-driver或cuda-toolkit可能遇到依赖冲突或内核模块编译问题。 - 尤其是 HPC 或大规模训练场景下，稳定性优先于“最新”。
3. 企业级部署接受度低
- 多数企业、研究机构和云平台仍以 20.04 或 22.04 为主，迁移成本高。
- CI/CD 流程、自动化脚本、容器镜像等往往未针对 24.04 优化。
📌 建议总结
| 场景 | 推荐系统 |
|---|---|
| 生产环境、大模型训练/推理服务 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
| 实验性项目、尝鲜新技术 | ⚠️ 可试用 Ubuntu 24.04 LTS（需承担兼容风险） |
| 未来长期规划（2025+） | 可关注 24.04 后续生态发展，逐步过渡 |
🔧 补充建议
- 使用 官方 Ubuntu Server LTS 版本，最小化安装。
- 固定使用 NVIDIA 官方驱动 + CUDA，避免通过
apt安装可能导致的问题。 - 考虑使用 NGC 容器镜像（如
nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.x-py3），可屏蔽底层系统差异。
✅ 结论：现阶段优先选择 Ubuntu 22.04 LTS，兼顾性能、稳定性和生态支持。
待 24.04 经过一年以上实际检验后，再考虑升级也不迟。