云小栈在训练大模型（如LLM、扩散模型等）时，推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS。这两个版本都是长期支持（LTS, Long-Term Support）版本，具有稳定性高、社区支持广泛、软件兼容性好等优点。
推荐选择：Ubuntu 22.04 LTS ✅（首选）
理由如下：
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最新的硬件支持：
- Ubuntu 22.04 支持更新的 GPU 驱动（如 NVIDIA RTX 30/40 系列）、CUDA 工具链和较新的 CPU 架构。
- 对于使用 A100、H100、RTX 4090 等高性能计算卡的用户，22.04 的内核和驱动支持更完善。
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更好的 CUDA 和 cuDNN 兼容性：
- NVIDIA 官方对 Ubuntu 22.04 的支持良好，安装 CUDA Toolkit 和 NVIDIA 驱动更加顺畅。
- 多数深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）官方 Docker 镜像和安装指南优先适配 Ubuntu 22.04。
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Python 和开发工具链更新：
- 默认支持 Python 3.10+，与现代 AI 框架（如 Hugging Face Transformers、LangChain）兼容性更好。
- 包管理器（APT）和依赖库更新更及时。
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长期支持周期：
- Ubuntu 22.04 LTS 支持到 2027 年 4 月，适合长期项目部署和维护。
备选方案：Ubuntu 20.04 LTS
- 如果你使用的某些旧框架、私有软件或内部系统仅支持 Ubuntu 20.04，则仍可使用。
- 支持周期至 2025 年 4 月，逐渐进入尾声。
- 在一些老旧服务器或企业环境中仍然常见。
⚠️ 不推荐使用非 LTS 版本（如 23.04、23.10），因为它们只支持 9 个月，不适合生产环境。
总结建议：
| 场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 新项目、新服务器、GPU 训练 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS（首选） |
| 老旧系统、兼容性要求高 | ⚠️ Ubuntu 20.04 LTS（过渡用） |
| 生产部署、云服务器（AWS/GCP/Azure） | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
🔧 提示：无论选择哪个版本，建议使用官方 ISO 镜像，并通过 nvidia-driver + CUDA + PyTorch/TensorFlow 官方方式安装深度学习环境，避免依赖冲突。
如有特定框架或硬件需求（如昇腾、寒武纪等国产芯片），可进一步说明以调整推荐。
