云小栈在选择 Ubuntu 20.04 和 22.04 用于 AI 大模型推理服务时，Ubuntu 22.04 LTS 是更推荐的选择，尽管两者都是长期支持（LTS）版本。以下是详细对比和建议：
✅ 推荐：Ubuntu 22.04 LTS
🎯 优势分析：
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更新的内核与硬件支持
- 内核版本：5.15 → 支持更多新型 GPU、网卡、NVMe 存储等。
- 对 NVIDIA A100/H100、RTX 40 系列等新硬件的支持更好。
- 更好的 NUMA、内存管理和 I/O 性能优化。
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更新的软件栈
- GCC、Glibc、CMake 等开发工具链版本更高，有助于编译高性能推理框架（如 ONNX Runtime、Triton Inference Server）。
- Python 默认版本为 3.10（20.04 是 3.8），兼容更多现代 AI 库。
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更好的 CUDA 和 NVIDIA 驱动兼容性
- NVIDIA 官方对较新 Ubuntu 版本的支持通常更快更完整。
- 安装
nvidia-driver、cuda-toolkit、nvidia-container-toolkit更顺畅。 - Docker + GPU 支持（NVIDIA Container Toolkit）在 22.04 上经过充分验证。
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安全性与维护周期
- 均为 LTS，支持到 2027 年。
- 22.04 更新，安全补丁和漏洞修复更及时。
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云平台和容器生态更友好
- AWS、Azure、GCP 官方镜像优先支持 22.04。
- Kubernetes、Docker、Prometheus 等运维工具在 22.04 上测试更充分。
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AI 框架兼容性更好
- PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers 等主流框架在 22.04 上构建和运行更稳定。
- Triton Inference Server（NVIDIA 推理服务器）官方推荐使用 20.04 或更新系统，22.04 是理想选择。
⚠️ Ubuntu 20.04 的局限性
- 虽然成熟稳定，但软件版本偏旧。
- Python 3.8 已逐步被社区“降级支持”。
- 编译某些新版 AI 工具（如 llama.cpp、vLLM）可能需要手动升级工具链。
- 对 DDR5、PCIe 5.0、新 CPU 架构支持有限。
🛠 实际部署建议
| 项目 | 推荐配置 |
|---|---|
| OS | Ubuntu 22.04.4 LTS 或更高 |
| GPU 驱动 | 最新稳定版（≥535） |
| CUDA | 12.x（支持 Ada Lovelace 架构） |
| 容器 | Docker + NVIDIA Container Toolkit |
| 推理服务 | Triton Inference Server / vLLM / Text Generation Inference |
✅ 结论
优先选择 Ubuntu 22.04 LTS 用于 AI 大模型推理服务。
它在硬件支持、软件生态、性能优化和未来可维护性方面全面优于 20.04，尤其适合部署 LLM（如 Llama 3、ChatGLM、Qwen）等大模型。
只有在以下情况才考虑 20.04：
- 现有生产环境已稳定运行且不便于升级。
- 某些闭源软件仅支持 20.04。
否则，新项目强烈建议使用 Ubuntu 22.04 LTS。
