云知道CLOUD结论：在选择Ubuntu版本用于大模型训练时，推荐使用长期支持（LTS）版本，如Ubuntu 20.04或Ubuntu 22.04，以确保系统稳定性和软件兼容性。
对于从事大模型训练的开发者和研究人员而言，操作系统的稳定性、硬件驱动的支持程度以及与深度学习框架的兼容性是关键考量因素。Ubuntu作为最受欢迎的Linux发行版之一，广泛应用于AI开发环境搭建。但在众多Ubuntu版本中，该如何选择最适合的那一款？
为什么优先选择Ubuntu LTS版本？
- 长期支持保障：Ubuntu的LTS（Long Term Support）版本每两年发布一次，提供长达五年的官方支持，包括安全更新和关键补丁。这对于需要长时间运行的大模型训练任务至关重要。
- 软件生态更稳定：主流的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及其依赖库通常会优先适配LTS版本，减少因系统更新导致的兼容性问题。
- 企业级部署友好：如果你计划将模型部署到生产环境，大多数云服务提供商（如AWS、Azure）也推荐使用LTS版本。
推荐版本对比
| 版本号 | 发布时间 | 支持周期 | 是否推荐 |
|---|---|---|---|
| Ubuntu 18.04 | 2018年4月 | 至2023年6月 | 不推荐（已过期） |
| Ubuntu 20.04 | 2020年4月 | 至2025年4月 | ✅ 强烈推荐 |
| Ubuntu 22.04 | 2022年4月 | 至2027年4月 | ✅ 推荐，适用于新项目 |
| Ubuntu 23.04+ | 滚动版本 | 支持周期短 | ❌ 不适合生产环境 |
Ubuntu 20.04 是目前最稳定的过渡版本，尤其适合对CUDA、NVIDIA驱动等有强依赖的用户；而 Ubuntu 22.04 则提供了更新的内核和工具链，适合希望使用较新技术栈的团队。
注意事项
- GPU驱动支持：不同Ubuntu版本默认的内核版本可能影响NVIDIA驱动的安装。建议使用Ubuntu 20.04或22.04搭配官方推荐的驱动版本。
- Docker和容器化支持：LTS版本对Docker、Kubernetes等容器技术的支持更好，有助于构建可复用的训练环境。
- 避免使用非LTS版本进行生产训练：非LTS版本更新频繁，容易引发依赖冲突和安全漏洞。
总结观点：
为了保证大模型训练过程中的稳定性与兼容性，建议选择Ubuntu 20.04或Ubuntu 22.04这两个LTS版本。其中，Ubuntu 20.04 更加成熟可靠，适合保守型项目；而 Ubuntu 22.04 提供了更好的硬件支持和新特性，适合新启动的AI项目。无论选择哪一个，都应结合具体的硬件配置、软件依赖及团队熟悉度来综合决策。