云服务器
选择 Ubuntu 版本时需考虑 稳定性、硬件兼容性 和 长期支持（LTS），尤其是针对大语言模型（LLM）开发或部署的场景。以下是具体建议：
1. 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
- 原因：
- 长期支持：官方维护至 2027年（可延长至2032年），适合长期稳定的开发环境。
- 软件生态：预装较新的工具链（如 Python 3.10、CUDA 11.7/12.0 支持），兼容主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）。
- 社区支持：用户基数大，问题解决方案丰富，适合开发者。
- 云/服务器优化：默认配置对 GPU 和分布式计算友好，适合 LLM 训练/推理。
2. 其他版本场景
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追求最新硬件支持：
- Ubuntu 24.04 LTS（2024年4月发布）：适合需要最新内核（如 Intel/AMD 新架构）或 CUDA 12+ 的用户，但需验证第三方工具（如某些 LLM 库）的兼容性。
- 非LTS版本（如 23.10）：仅适用于短期测试，缺乏长期更新。
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老旧硬件或稳定性优先：
- Ubuntu 20.04 LTS（维护至2025年）：成熟稳定，但部分新特性（如 Python 3.8）可能需要手动升级。
3. 选择建议
- LLM 开发/部署：
- 首选 22.04 LTS，平衡稳定性和新特性。
- 若需最新 GPU 驱动或 CUDA 版本，可等待 24.04 LTS 发布后评估。
- 生产服务器：
- 必须选择 LTS 版本（22.04 或未来的 24.04），避免非LTS的频繁升级风险。
- 个人学习/实验：
- 可尝试最新非LTS版本，但需注意短期维护周期。
4. 注意事项
- NVIDIA 驱动/CUDA：22.04 官方仓库提供较新驱动，但若需特定版本（如 CUDA 12.x），需手动安装。
- 容器化部署：版本影响较小，可基于 Ubuntu 镜像自定义（如
nvidia/cuda官方镜像）。
总结：Ubuntu 22.04 LTS 是目前的最优选择，兼顾稳定性和功能支持。若未来 24.04 LTS 通过稳定性验证，可逐步迁移。