Ubuntu LTS版本中哪个对CUDA和PyTorch支持最好？

在选择 Ubuntu LTS 版本用于深度学习开发（尤其是配合 CUDA 和 PyTorch）时，需要综合考虑以下几个因素：

• 长期支持（LTS）稳定性
• 内核版本对 NVIDIA 驱动的兼容性
• CUDA 安装包对操作系统的官方支持
• PyTorch 对 CUDA 的预编译支持情况

✅ 推荐：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

目前最推荐的是 Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)，其次是 Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)。

🔹 1. Ubuntu 22.04 LTS（推荐首选）

✅ 优点：

• 支持到 2027 年，长期稳定。
• 内核较新（5.15+），对现代 GPU（如 RTX 30/40 系列）和 NVIDIA 驱动支持更好。
• CUDA Toolkit 从 11.8 开始正式支持 Ubuntu 22.04。
• PyTorch 官方提供针对 CUDA 11.8 和 CUDA 12.x 的预编译 wheel 包，完美兼容。
• 支持最新的 GCC、CMake、Python 版本，适合现代深度学习框架构建。

📌 建议搭配：

• NVIDIA Driver: ≥ 525（推荐 535 或更高）
• CUDA Toolkit: 11.8 / 12.x
• cuDNN: 8.9+
• PyTorch: ≥ 2.0（使用 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 或 cu121）

⚠️ 注意：CUDA 12.x 要求驱动版本 ≥ 525，因此需确保系统更新及时。

🔹 2. Ubuntu 20.04 LTS（经典稳妥选择）

✅ 优点：

• 非常成熟，社区支持广泛。
• 几乎所有 CUDA 版本（从 10.2 到 12.x）都官方支持 Ubuntu 20.04。
• PyTorch 官方 wheel 包对 cu118 支持最好，正是基于 Ubuntu 20.04 构建的。
• 企业级部署中非常常见。

⚠️ 缺点：

• 内核相对较旧（默认 5.4），某些新硬件可能需要手动升级内核或驱动。
• Python 默认版本较老，建议手动安装 Python 3.9+。

📌 建议搭配：

• NVIDIA Driver: ≥ 470
• CUDA: 11.8（最佳平衡点）
• PyTorch: 使用 cu118 预编译包（最稳定）

❌ 不推荐：Ubuntu 18.04 LTS

虽然曾经广泛使用，但现在：

• 已接近生命周期尾声（2023年4月停止标准支持，仅 ESM 至 2028，需付费）。
• 内核太旧（4.15），对新 GPU 和驱动支持差。
• CUDA 新版本（如 12.x）已不再支持 18.04。
• PyTorch 新版本对其支持逐渐弱化。

👉 不建议新项目使用。

🔧 总结推荐表

✅ 最佳实践建议：

1. 新机器/新项目 → 选 Ubuntu 22.04 LTS
2. 已有环境/追求最大兼容性 → 选 Ubuntu 20.04 LTS
3. 安装后第一时间更新系统并安装最新 NVIDIA 驱动（推荐使用 apt 安装 nvidia-driver-535 或更高）
4. 使用 PyTorch 官网生成的 pip 命令安装对应 CUDA 版本的 PyTorch：
   👉 https://pytorch.org/get-started/locally/

如有特定硬件（如 A100、H100）或 Docker 需求，可进一步优化选择（例如使用 NGC 容器镜像）。欢迎补充细节继续提问！