推薦Linux發行版：Ubuntu（優先選擇LTS版本）
Ubuntu是PyTorch官方推薦的主流Linux發行版，其對CUDA、cuDNN等深度學習依賴的兼容性最好，社區資源豐富，適合個人開發者、科研人員及企業級部署。其中，LTS（長期支持）版本因穩定的系統內核和長期的安全更新，是PyTorch部署的首選。
1. Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
- 發布時間：2022年4月
- 支持周期：至2027年4月（官方提供5年安全更新）
- 關鍵優勢：
- 默認集成較新的軟件棧（如Python 3.10、GCC 11），對CUDA 12.x（如12.1、12.2）和PyTorch 2.0及以上版本的兼容性最佳；
- 支持最新NVIDIA顯卡（如RTX 40系列、H100），適合需要前沿算力的深度學習項目（如大語言模型訓練、計算機視覺推理）；
- 社區活躍，遇到問題易找到解決方案（如Stack Overflow、Ubuntu論壇）。
2. Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）
- 發布時間：2020年4月
- 支持周期：至2025年4月（官方提供5年安全更新）
- 關鍵優勢：
- 經過長期驗證的穩定版本，CUDA 11.x（如11.3、11.7）及以下版本的支持更成熟；
- 適合工業級部署（如企業級模型上線）或依賴舊版框架（如TensorFlow 1.x）的場景；
- 系統資源占用較低，適合配置較低的服務器（如16GB內存、4核CPU）。
3. Ubuntu 18.04 LTS（Bionic Beaver）
- 發布時間：2018年4月
- 支持周期：至2028年4月（官方提供10年安全更新，延長支持）
- 關鍵優勢：
- 適合遺留系統升級（如從CentOS遷移至Ubuntu），但仍需注意PyTorch對較新CUDA版本的要求（如CUDA 11.8及以上可能需手動適配）；
- 適合預算有限但需要長期穩定運行的場景（如高校實驗室）。
非LTS版本注意事項
Ubuntu的非LTS版本（如23.10、24.04）更新頻率高（每6個月一次），支持周期僅9個月，易導致深度學習環境依賴斷裂（如PyTorch升級后不再支持舊版CUDA）。因此，非LTS版本僅適合短期實驗性需求（如測試新模型、學習PyTorch基礎）。
補充說明
- 其他發行版：雖然Fedora、Debian等發行版也支持PyTorch，但Ubuntu的社區支持和文檔完善度更高，遇到問題更容易解決；
- CUDA兼容性：無論選擇哪個Ubuntu版本，安裝PyTorch前需確保NVIDIA驅動版本與CUDA Toolkit版本匹配（如CUDA 12.2需驅動版本≥535.54.03），可通過
nvidia-smi命令查看驅動版本。
