CLOUD技术博在科研领域，选择合适的 Ubuntu 版本主要取决于以下几个因素：
- 系统稳定性
- 软件兼容性（如 Python、CUDA、TensorFlow、PyTorch 等）
- 长期支持（LTS 版本）
- 社区和文档支持
- 硬件驱动支持（尤其是 GPU）
推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
✅ 首选推荐：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)
优点：
- LTS（长期支持）：支持到 2027 年 4 月，适合长期科研项目。
- 更新的内核和驱动：对较新的硬件（如 NVIDIA RTX 30/40 系列显卡）支持更好。
- 软件生态更现代：Python 3.10 默认，CUDA、PyTorch、TensorFlow 等主流科研框架支持良好。
- 广泛用于 AI/ML 领域：很多云平台（如 AWS、Google Cloud、阿里云）默认提供 22.04 镜像。
- Docker、WSL2、SLURM 等支持完善。
适用于：机器学习、深度学习、高性能计算（HPC）、生物信息学、物理仿真等。
备选推荐：Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)
优点：
- 非常稳定，经过多年验证。
- 大量科研软件和教程基于此版本。
- 某些旧版软件或闭源驱动可能只明确支持 20.04。
缺点：
- 内核较旧，对新硬件支持略差。
- Python 3.8 默认，某些新库可能要求更高版本。
适用于：对稳定性要求极高、使用老旧软件栈或依赖特定闭源工具的项目。
不推荐使用非 LTS 版本（如 23.04、23.10）
- 支持周期短（仅 9 个月）
- 不适合长期科研项目
- 可能存在兼容性问题
总结建议：
| 使用场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 新项目、AI/ML、新硬件 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
| 老项目、强调稳定性、旧软件依赖 | ✅ Ubuntu 20.04 LTS |
| 不建议 | 非 LTS 版本（如 23.xx） |
额外建议：
- 如果使用 NVIDIA GPU，推荐搭配官方 CUDA 支持的 Ubuntu 版本，NVIDIA 官方文档 明确支持 20.04 和 22.04。
- 使用 WSL2 在 Windows 上做科研开发？Ubuntu 22.04 是 WSL 官方商店推荐版本。
- 若在集群或超算中心工作，通常由管理员统一部署，建议与集群系统保持一致。
✅ 结论：大多数科研用户应选择 Ubuntu 22.04 LTS，兼顾稳定性、新特性和生态支持。