部署大模型时Ubuntu 22.04 LTS和24.04 LTS哪个更稳定？-CLOUD技术笔记

这是一个非常好的问题，涉及到长期支持版本的选择。对于部署大模型这种要求高稳定性和长期维护的场景，目前（2024年中）Ubuntu 22.04 LTS 是更稳定、更成熟、社区支持更完善的选择。

下面是详细的对比分析：

发布时间：2022年4月，已发布超过2年。
稳定性：
- 极高。经过两年多的市场检验，所有主要bug和安全问题都已修复多次。是一个“久经沙场”的版本。
- 其内核、驱动、库版本都非常成熟，与各种硬件和软件的兼容性得到了充分验证。
软件包版本：
- 内核默认是 5.15（可升级到 HWE 内核获得更新支持）。
- Python 3.10， GCC 11 等。对于大多数大模型框架（PyTorch, TensorFlow, vLLM等）来说，这些版本完全足够且支持良好。
- 如果需要更新的CUDA、驱动等，可以通过官方PPA或NVIDIA仓库轻松安装，不受系统版本限制。
社区和生态：
- 拥有最广泛的部署案例和社区支持。你遇到的几乎所有问题，都能在Stack Overflow、GitHub Issues或各种博客中找到现成的解决方案。
- 所有云服务商（AWS, GCP, Azure）、服务器厂商都对其有深度优化和长期支持。
支持周期：标准支持到2027年4月，之后可以购买扩展安全维护。你有充足的时间规划下一次升级。

发布时间：2024年4月，刚刚发布。
稳定性：
- 处于早期阶段。尽管是LTS版本，但任何新系统在发布后的前6-12个月都可能会暴露出一些在测试中未发现的边缘情况bug、驱动兼容性问题或性能回归。
- 对于生产环境，尤其是承载关键任务的大模型服务，存在不可预知的风险。
软件包版本：
- 内核默认是更新的 6.8，对Intel 14代/AMD Ryzen 8000系列及最新硬件的支持更好。
- Python 3.12， GCC 13 等。工具链更新，但这也可能带来一些依赖库的兼容性问题，某些较旧的或特定版本的AI软件包可能需要调整才能正常工作。
社区和生态：
- 社区支持刚刚起步。遇到一些新版本特有的问题时，可能找不到现成的答案，需要自己排查或等待社区响应。
- 第三方软件和商业软件对其的适配可能还在进行中。
支持周期：标准支持到2029年4月，生命周期更长。

硬件驱动：
- 如果你使用的是非常新的GPU（例如 NVIDIA RTX 40系列中的最新型号），24.04 自带的新内核和新版驱动可能会提供更好的开箱即用支持。但对于绝大多数主流计算卡（A100, H100, V100, RTX 3090/4090等），22.04 通过更新驱动完全可以完美支持。
- 结论：新硬件不是选择24.04的绝对理由，22.04通过更新驱动也能解决。
性能：
- 24.04 的新内核和工具链 理论上 可能带来微小的性能提升，但对于大模型推理/训练的性能影响，主要取决于CUDA版本、驱动版本、以及AI框架本身的优化。这些都可以在22.04上独立更新。
- 结论：性能差异可以忽略不计，不应作为主要决策依据。
安全：
- 两者都是LTS，都会收到及时的安全更新。22.04因为更成熟，暴露的攻击面更清晰，防护措施也更完善。
容器化部署：
- 如果你完全使用 Docker/Podman 等容器技术来部署，将大模型环境完全封装在容器内，那么宿主操作系统的版本影响会大大降低。你只需要确保宿主机内核能稳定运行容器即可。在这种情况下，选择22.04或24.04的差异会变小，但22.04的宿主机会更让人放心。

新部署生产系统，强烈建议选择 Ubuntu 22.04 LTS。这是目前最稳妥、风险最低的方案，能让你将精力完全集中在模型和服务本身，而不是解决系统兼容性问题上。
可以考虑 Ubuntu 24.04 LTS 的情况：
- 你是技术爱好者，在测试/开发环境部署，愿意尝鲜并反馈问题。
- 你的应用严重依赖24.04中独有的新特性或新硬件支持，且在22.04上无法实现。
- 你部署的系统计划运行很多年（超过5年），希望获得更长的原生支持周期，并且愿意承担初期的磨合成本。

行动建议：如果犹豫，可以先在22.04上部署。等到24.04.1（第一个点版本，通常解决大量初期问题）发布后（预计2024年8月左右），再在测试环境中进行评估，为未来升级做准备。