CLOUD技术笔记在部署大模型（如 Llama、ChatGLM、Qwen 等）时，选择合适的 Ubuntu 版本对 CUDA 驱动和 GPU 支持的稳定性至关重要。以下是关于 Ubuntu 版本选择的建议，重点考虑 NVIDIA 驱动兼容性 和 CUDA 支持。
✅ 推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
这两个长期支持（LTS）版本是目前最广泛用于深度学习和大模型部署的操作系统版本。
| 特性 | Ubuntu 20.04 LTS | Ubuntu 22.04 LTS |
|---|---|---|
| 支持周期 | 至 2025 年 | 至 2027 年 ✅（更长） |
| 内核版本 | 5.4.x（较旧但稳定） | 5.15.x（更新，支持新硬件）✅ |
| NVIDIA 驱动支持 | 良好 | 更好（对较新的 GPU 如 A100、H100 更友好）✅ |
| CUDA 兼容性 | 完全支持 CUDA 11.x ~ 12.x | 原生支持 CUDA 12.x ✅ |
| 社区/文档支持 | 非常丰富 | 丰富且持续增长 ✅ |
| Docker / WSL2 兼容性 | 良好 | 更好（尤其 WSL2 + CUDA）✅ |
🏆 最佳选择：Ubuntu 22.04 LTS
推荐理由：
- 支持更新的内核和硬件（如 NVIDIA Hopper 架构 GPU）
- 对 CUDA 12.x 和 cuDNN 9.x 的官方支持更好
- 与 NVIDIA Driver 525+ 兼容性更强（尤其是 A100/H100 等数据中心 GPU）
- 更适合使用 NVIDIA Container Toolkit（Docker 部署大模型常用）
- 是目前云服务商（AWS、GCP、阿里云等）默认推荐的深度学习镜像基础
⚠️ 不推荐的版本：
- Ubuntu 18.04 LTS：虽然曾经主流，但已接近 EOL（2023 年已停止标准支持），对新驱动和 CUDA 12 支持有限。
- Ubuntu 23.04 / 23.10 等非 LTS 版本：生命周期短，稳定性差，不适合生产环境。
实际部署建议：
1. 安装顺序建议：
Ubuntu 22.04 LTS → 安装 NVIDIA 驱动（≥525）→ 安装 CUDA 12.x → 安装 cuDNN → 配置 PyTorch/TensorFlow2. 使用官方源安装驱动（避免开源 nouveau 冲突）：
sudo ubuntu-drivers autoinstall或从 NVIDIA 官网 下载 .run 文件手动安装。
3. 使用 NVIDIA 提供的 CUDA Debian 包（推荐）：
参考：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
4. 大模型推理框架兼容性：
- vLLM、TensorRT-LLM、HuggingFace Transformers + accelerate 等主流工具链均优先测试于 Ubuntu 22.04 + CUDA 12 环境。
总结：✅
首选：Ubuntu 22.04 LTS
✅ 更好的新硬件支持
✅ 更优的 CUDA 12 和驱动兼容性
✅ 更长的支持周期（到 2027）
✅ 云平台和本地部署通用
如果你的硬件较老（如 GTX 10xx 系列），Ubuntu 20.04 仍可胜任；但对于现代大模型训练/推理（尤其是 A100/A40/H100 等），强烈推荐 Ubuntu 22.04 LTS。
如需我提供一份完整的「Ubuntu 22.04 + CUDA 12 + PyTorch + vLLM」部署脚本，也可以告诉我 😊