哪个Ubuntu版本更适合配置CUDA和深度学习框架？

选择Ubuntu版本时，主要考虑长期支持版本（LTS）的稳定性和兼容性。以下是具体建议：

推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS

• 理由：
  1. 长期支持：官方支持至2027年，适合长期稳定的开发环境。
  2. 广泛兼容：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等）和CUDA版本均提供完善支持。
  3. 驱动成熟：NVIDIA官方驱动对较新内核适配良好，安装CUDA时问题较少。
  4. 社区资源丰富：遇到问题时解决方案较多。

备选版本：Ubuntu 20.04 LTS

• 适用场景：
  • 需要运行较旧的硬件或特定版本软件。
  • 企业环境要求极端稳定（支持至2025年）。
  • 某些遗留项目依赖特定系统库版本。

注意事项

1. 避免非LTS版本：短期支持版本（如23.10、24.10）更新频繁，可能导致CUDA驱动兼容性问题。
2. 内核版本匹配：
   • 确保NVIDIA驱动支持当前内核（可参考NVIDIA驱动文档）。
   • 若使用较新GPU（如RTX 40系），可能需要较新内核（Ubuntu 22.04 HWE内核可满足）。
3. CUDA与框架版本：
   • 参考框架官方文档（如PyTorch、TensorFlow）选择兼容的CUDA版本。
   • 例：PyTorch 2.0+推荐CUDA 11.8/12.1，TensorFlow 2.13+支持CUDA 11.8/12.0。

安装建议

1. 系统安装：
   • 选择“最小化安装”减少不必要的软件包冲突。
   • 预留足够磁盘空间（建议100GB+）。
2. 驱动与CUDA：
   • 使用官方NVIDIA驱动（nvidia-driver-535或更高）。
   • 通过NVIDIA官方仓库安装CUDA Toolkit。
3. 容器化方案：
   • 考虑使用Docker或NGC容器，避免系统环境冲突。

快速验证步骤

# 检查驱动
nvidia-smi
# 检查CUDA
nvcc --version
# 测试PyTorch
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

总结

• 新手/生产环境：首选 Ubuntu 22.04 LTS。
• 特定兼容需求：考虑 Ubuntu 20.04 LTS。
• 最新硬件/实验需求：可尝试 Ubuntu 24.04 LTS（2024年4月发布，但建议等待初期bug修复后再用于生产）。

建议根据硬件和框架需求，优先在Ubuntu 22.04 LTS上测试，大多数场景下它是最佳平衡点。