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在 Ubuntu 20.04 和 22.04 上部署深度学习环境各有优缺点，具体选择取决于你的需求。以下是关键对比和建议：
1. 软件兼容性
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Ubuntu 20.04 (LTS)
- 优势：长期支持（支持到2025年），社区资源丰富，稳定性高。主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和 CUDA 驱动支持成熟，兼容性问题较少。
- 劣势：默认软件包版本较旧（如 Python 3.8），需手动升级部分工具链。
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Ubuntu 22.04 (LTS)
- 优势：默认软件更新（如 Python 3.10），对新硬件（如 NVIDIA 显卡）支持更好，未来维护周期更长（支持到2032年）。
- 劣势：早期版本可能遇到 CUDA/cuDNN 与新内核的兼容性问题（尤其是较新的显卡），部分库需额外配置。
2. 硬件支持
- 新显卡（如 RTX 40系）：优先选 22.04，内核（5.15+）和驱动对新硬件优化更好。
- 旧显卡（如 GTX 10/20系）：20.04 更稳定，驱动兼容性已验证。
3. 开发工具
- CUDA/cuDNN：两者均可，但 22.04 可能需要更谨慎选择版本组合（参考 NVIDIA 官方文档）。
- Docker/Kubernetes：22.04 对容器化支持更现代，但 20.04 更成熟。
4. 推荐选择
- 求稳/生产环境：Ubuntu 20.04 + 手动安装新版 Python/CUDA。
- 尝鲜/新硬件：Ubuntu 22.04，但需验证驱动和框架版本兼容性（例如 PyTorch 官网的安装命令可能默认适配 20.04）。
5. 注意事项
- NVIDIA 驱动：无论哪个系统，建议从 NVIDIA 官网下载驱动，而非默认的
nouveau。 - Python 环境：推荐使用
conda或venv隔离不同项目的依赖。 - 测试环境：先在虚拟机或备用机器上验证环境配置。
总结
- 20.04：稳定优先，适合长期项目或企业部署。
- 22.04：面向未来，适合个人学习或需要最新工具链的场景。
建议根据硬件和框架需求进一步查阅官方文档（如 PyTorch 或 TensorFlow 的安装指南）。