秒懂云在选择 PyTorch 与 Ubuntu 版本的兼容性时，Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）通常是一个更稳妥的选择，而 Ubuntu 24.04 LTS（Noble Numbat）虽然更新，但可能存在一些软件兼容性和支持上的问题。下面我从多个维度为你详细分析：
✅ 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS
理由如下：
1. PyTorch 官方支持更成熟
- PyTorch 官方对 Ubuntu 22.04 的支持非常完善。
- 大多数预编译的 PyTorch wheel（尤其是带 CUDA 支持的版本）都经过了充分测试。
- 各类教程、文档、社区支持也大多基于 22.04。
2. CUDA 和 cuDNN 兼容性更好
- NVIDIA 对 Ubuntu 22.04 的驱动和工具链支持最全面。
- 安装
nvidia-driver,cuda-toolkit,cudnn等深度学习依赖项更加稳定。 - 某些 PyTorch 版本（如 2.0+）虽然开始支持 24.04，但在新系统上安装 CUDA 工具链可能遇到兼容性问题。
3. 长期支持（LTS）
- Ubuntu 22.04 是一个长期支持版本，官方支持到 2027 年。
- 更适合科研、生产环境等需要稳定性的地方。
🤔 如果你考虑 Ubuntu 24.04 LTS 呢？
优点：
- 内核更新（6.8），硬件兼容性更好。
- Python 版本默认更高（Python 3.12）。
- 包管理器中的库更新，适合前沿开发。
- 更新的 GCC、CMake、LLVM 等工具链。
缺点：
- PyTorch 官方 wheel 可能尚未完全适配。
- CUDA Toolkit 尚未正式发布适用于 24.04 的版本（截至2025年初）。
- 需要手动构建或使用第三方仓库，增加了部署难度。
- 一些旧的项目或依赖可能不兼容 Python 3.12。
🧪 实际建议
| 使用场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 学术研究 / 生产环境 / GPU训练 | Ubuntu 22.04 LTS ✅ |
| 前沿开发 / CPU-only / 新硬件支持 | Ubuntu 24.04 LTS 🔧 |
💡 小贴士
- 如果你在 24.04 上坚持使用 PyTorch + GPU，可以尝试使用 Docker 或 Conda 来规避部分系统依赖问题。
- Conda 虚拟环境可以在不同 Ubuntu 版本之间提供更好的隔离性和兼容性。
- Docker 镜像（如
pytorch/pytorch:latest）通常基于 Ubuntu 20.04 或 22.04 构建，24.04 的镜像还不多见。
📌 总结
如果你重视稳定性和 PyTorch + GPU 支持，请选择 Ubuntu 22.04 LTS。
如果你追求最新软件包、新硬件支持，并愿意面对一定的兼容性挑战，可以选择 Ubuntu 24.04 LTS。
如果你告诉我你的具体用途（比如做研究？部署模型？是否用 GPU？），我可以给出更个性化的建议。