在深度学习开发中，Ubuntu 24.04相比18.04有哪些优势？

在深度学习开发中，Ubuntu 24.04 LTS（代号 Noble Numbat）相比 Ubuntu 18.04 LTS（Bionic Beaver）具有显著优势。这些优势体现在系统支持、软件生态、硬件兼容性、性能优化和安全性等多个方面。以下是详细对比：

1. 更现代的内核与驱动支持

• Ubuntu 24.04：
  • 使用 Linux 内核 6.8（或更高），提供对最新 GPU（如 NVIDIA RTX 40 系列）、TPU、AI 提速器等硬件的原生支持。
  • 更好的电源管理、I/O 性能和多核调度，有利于训练大模型。
• Ubuntu 18.04：
  • 默认内核为 4.15，虽可通过升级支持新硬件，但存在兼容性和稳定性风险。

✅ 优势：24.04 能即插即用地支持新一代 AI 硬件，减少驱动调试时间。

2. 更新的 CUDA 和 GPU 支持

• Ubuntu 24.04：
  • 官方支持 CUDA 12.x，适配最新的 NVIDIA 驱动（如 550+ 系列）。
  • 支持 cuDNN 9、TensorRT 9 等新版深度学习库。
• Ubuntu 18.04：
  • 官方支持止步于 CUDA 11.x，对新 GPU 架构（如 Ada Lovelace）支持有限。

✅ 优势：24.04 可充分利用新 GPU 的性能特性（如 FP8、Hopper 架构优化）。

3. Python 与深度学习框架版本更先进

• Ubuntu 24.04：
  • 默认 Python 版本为 3.12，支持 PyTorch 2.3+、TensorFlow 2.16+ 等最新框架。
  • 包管理器（APT）中包含更多现代科学计算库（如 NumPy、SciPy）的较新版本。
• Ubuntu 18.04：
  • 默认 Python 3.6，已不被许多新库支持（如 PyTorch 已弃用对 Python 3.7 以下的支持）。

✅ 优势：避免版本冲突，简化依赖管理，直接使用最新 DL 框架功能（如 PyTorch Dynamo、TensorRT-LLM）。

4. 更好的容器与云原生支持

• Ubuntu 24.04：
  • 原生支持 Docker 24+、Podman、NVIDIA Container Toolkit 最新版。
  • 与 Kubernetes、Kubeflow、MLflow 等 MLOps 工具链集成更顺畅。
• Ubuntu 18.04：
  • 容器运行时版本老旧，安全补丁滞后。

✅ 优势：适合构建现代化 MLOps 流水线，支持模型部署与自动化训练。

5. 安全性与长期支持（LTS）

• Ubuntu 24.04：
  • 支持至 2029 年，获得持续的安全更新和漏洞修复。
  • 默认启用更强的安全机制（如 Secure Boot、AppArmor 增强）。
• Ubuntu 18.04：
  • 标准支持已于 2023 年结束，仅企业用户可延长支持（ESM），需付费。

✅ 优势：24.04 提供免费长期安全维护，降低生产环境风险。

6. 文件系统与性能优化

• Ubuntu 24.04：
  • 默认使用 ext4 或可选 Btrfs，支持更快的 I/O 调度（如 mq-deadline）。
  • 对 NVMe SSD、RDMA 网络有更好优化，提升数据加载速度。
• Ubuntu 18.04：
  • I/O 子系统较旧，在高并发数据读取（如 DataLoader）时可能成为瓶颈。

✅ 优势：提速大规模数据集读取，提升训练效率。

7. 开发工具链更现代

• Ubuntu 24.04：
  • GCC 13、GDB 13、CMake 3.28+，支持 C++17/20，便于编译自定义 CUDA 算子。
  • LLVM 17，支持 MLIR 和 Triton 编译优化。
• Ubuntu 18.04：
  • GCC 7.5，对现代 C++ 特性支持有限。

✅ 优势：便于开发高性能自定义算子或参与开源框架贡献。

总结：Ubuntu 24.04 相比 18.04 的核心优势

建议

• 新项目：强烈推荐使用 Ubuntu 24.04 LTS。
• 旧系统迁移：建议逐步将 18.04 升级至 24.04，以享受性能和生态红利。
• 特殊情况：若依赖某些仅支持旧系统的闭源软件，可考虑使用 Docker 容器隔离运行环境。

🚀 总体而言，Ubuntu 24.04 是当前深度学习开发的更优选择，能显著提升开发效率和系统稳定性。