服务器部署深度学习模型推荐使用Ubuntu 24.04吗？-云计算HECS

目前（截至2024年6月），Ubuntu 24.04 LTS（Noble Numbat）已经正式发布，是一个长期支持版本（LTS），支持周期长达5年（到2029年）。因此，推荐在服务器上部署深度学习模型时使用 Ubuntu 24.04 LTS，但需要注意以下几点：

✅ 推荐使用 Ubuntu 24.04 的理由：

长期支持（LTS）
- 提供5年的安全更新和维护，适合生产环境。
- 系统稳定，经过充分测试。
较新的软件包和内核
- 内核版本为 6.8，对新硬件（如最新GPU、网卡等）有更好的支持。
- 更好的电源管理、性能优化和安全性补丁。
CUDA 和深度学习框架兼容性良好
- NVIDIA 官方通常会快速适配新版本 Ubuntu。
- 主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）的官方 pip 包或 conda 包已支持 Ubuntu 24.04。
- CUDA 12.x 已经支持 Ubuntu 24.04。
Python 和开发工具链更新
- 默认 Python 版本为 3.12，支持最新的语言特性。
- 支持最新的 GCC、glibc、OpenSSL 等关键组件。
社区和文档支持逐步完善
- 作为最新 LTS，社区活跃，问题容易找到解决方案。

⚠️ 注意事项和潜在风险：

驱动和 CUDA 安装需确认版本
- 确保你使用的 NVIDIA 驱动版本 ≥ 525，并安装 CUDA 12.2 或更高版本。
- 建议从 NVIDIA 官方网站下载适用于 Ubuntu 24.04 的 .deb 安装包。
某些第三方库可能尚未完全适配
- 极少数闭源或小众深度学习工具可能还未正式支持 24.04。
- 建议在部署前进行充分测试。
Docker 支持
- Docker 官方已支持 Ubuntu 24.04（需使用较新版本 Docker Engine ≥ 24.0）。
- 使用 nvidia-docker 时，请确保安装了最新的 nvidia-container-toolkit。
企业环境中的审批流程
- 如果是大型企业或严格合规环境，可能会倾向于使用更“成熟”的版本（如 Ubuntu 20.04 或 22.04）。
- 但从技术角度看，24.04 是更优选择。

🛠️ 推荐部署方案：

# 1. 安装 NVIDIA 驱动（推荐使用官方.run文件或系统仓库）
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 2. 安装 CUDA Toolkit（Ubuntu 24.04 支持）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-12-4

# 3. 安装 cuDNN（通过 NVIDIA 官网下载适配版本）

# 4. 使用 Conda 或 venv 管理 Python 环境
conda create -n dl python=3.11
conda activate dl
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 5. 安装 nvidia-docker（可选，用于容器化部署）

🔁 对比建议：

版本	是否推荐	说明
Ubuntu 24.04 LTS	✅ 强烈推荐（新项目）	最新、安全、性能好，适合新部署
Ubuntu 22.04 LTS	✅ 推荐（保守选择）	成熟稳定，生态完善，适合已有系统
Ubuntu 20.04 LTS	⚠️ 可用但不推荐新项目	即将进入维护后期（2025年停止标准支持）

✅ 结论：

是的，推荐使用 Ubuntu 24.04 LTS 来部署深度学习模型，尤其是新项目或新服务器。它提供了更好的硬件支持、更长的生命周期和更现代的软件栈。只要注意 CUDA 和驱动的版本兼容性，就能获得稳定高效的运行环境。

如有特定框架（如 PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime）或部署方式（Docker、Kubernetes），也可进一步提供优化建议。