Ubuntu作为开源操作系统，与NVIDIA GPU驱动、CUDA Toolkit及cuDNN库的兼容性经过长期优化，安装流程成熟且稳定。PyTorch在Ubuntu上能无缝对接这些组件，轻松实现GPU加速（如通过torch.cuda.is_available()验证GPU可用性）。无论是消费级GeForce系列还是数据中心级A100、H100 GPU，Ubuntu都能提供完善的驱动支持，确保PyTorch充分利用GPU算力，显著提升深度学习模型的训练与推理速度。
Ubuntu的软件包管理系统（如apt）能快速安装Python、pip、Python3-venv等基础工具，为PyTorch的安装提供干净、可控的环境。通过venv或conda创建隔离的虚拟环境，可避免不同项目间的依赖冲突；同时，Ubuntu下PyTorch的安装命令（如pip install torch torchvision torchaudio或conda install pytorch cudatoolkit=11.7）经过社区验证，步骤清晰，能有效规避依赖缺失或版本不兼容的问题。
Ubuntu是深度学习领域的常用操作系统，PyTorch在Ubuntu上的安装、配置及使用问题有大量现成的解决方案（如社区论坛、Stack Overflow、官方文档）。无论是新手入门（如“Ubuntu下PyTorch GPU版本安装教程”）还是进阶问题（如“CUDA版本冲突解决”），都能快速找到参考，降低学习与开发成本。
Ubuntu的轻量级设计使其资源占用远低于Windows系统，能为PyTorch提供更多的内存与CPU资源，提升模型训练效率。此外，Ubuntu的长期支持（LTS）版本（如20.04、22.04）提供5年以上的安全更新，稳定性强，适合长时间运行的深度学习任务（如大规模模型训练），减少因系统崩溃导致的数据丢失风险。
PyTorch的官方文档、教程及前沿研究实现（如Hugging Face的Transformers库、TorchVision的计算机视觉模型）均优先适配Ubuntu环境。例如，PyTorch Lightning、ONNX等工具在Ubuntu上的兼容性更好，能方便地将PyTorch模型导出为ONNX格式或部署到生产环境（如TorchServe），覆盖从研究到生产的全流程需求。