进行机器学习和科学计算时推荐使用哪个Ubuntu长期支持版本？

在进行机器学习和科学计算时，推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS。目前最推荐的是：

✅ 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)

理由如下：

1. 长期支持（LTS）：

   • 支持周期为5年（至2027年4月），适合生产环境和科研项目。
   • 定期安全更新和维护。

2. 对最新工具链的良好支持：

   • 包含较新的 GCC、Python（3.10 默认）、CMake 等编译工具，有助于兼容现代深度学习框架。
   • 更好地支持 NVIDIA 驱动和 CUDA（尤其是 CUDA 11.8+ 和 12.x）。

3. 主流深度学习框架的官方支持：

   • TensorFlow、PyTorch、JAX 等主流框架均对 Ubuntu 22.04 提供良好支持。
   • PyTorch 官方预编译包（通过 pip 或 conda）默认适配 Ubuntu 22.04 环境。

4. 软件包丰富且更新及时：

   • APT 源中包含大量科学计算库（如 NumPy, SciPy, pandas, Jupyter）。
   • 可轻松安装 Docker、NVIDIA Container Toolkit、Miniconda/Anaconda 等开发工具。

5. 云平台和容器生态兼容性好：

   • AWS、Google Cloud、Azure 等主流云服务商均提供 Ubuntu 22.04 LTS 镜像。
   • 与 Docker、Kubernetes 生态无缝集成。

备选方案：Ubuntu 20.04 LTS

• 如果你依赖某些仅在旧系统上验证过的遗留项目或私有软件，可考虑继续使用 Ubuntu 20.04 LTS。
• 但它已于2025年4月结束标准支持（扩展安全维护 ESM 延续），不建议新项目采用。

⚠️ 不推荐使用非LTS版本（如 23.04、23.10），因为它们只支持9个月，不适合长期科研或生产用途。

安装建议

• 安装后立即配置：
  • 更新系统：sudo apt update && sudo apt upgrade
  • 安装 NVIDIA 驱动 + CUDA（推荐通过 NVIDIA 官方仓库 安装）
  • 使用 miniconda 或 mambaforge 管理 Python 虚拟环境
  • 安装 Jupyter Lab、VS Code 或其他 IDE

总结

✅ 结论：新项目请优先选用 Ubuntu 22.04 LTS，它在稳定性、硬件支持和软件生态之间取得了最佳平衡，是当前机器学习与科学计算的理想平台。