Ubuntu与PyTorch的性能对比，需从不同方面来看：
- 系统对硬件的支持：Ubuntu对NVIDIA GPU的支持较好，驱动和CUDA的兼容性佳，能更好地发挥GPU性能，如Ubuntu 22.04 LTS对Nvidia H100 GPU的FP8数据类型有良好支持。Windows在这方面稍逊一筹，部分高级GPU功能在Windows上可能无法完全发挥。
- 框架功能完整性：PyTorch在Ubuntu上能完整支持混合精度训练、多节点分布式训练等功能，官方预编译包对CUDA版本兼容性更好。在Windows上，虽然也能实现这些功能，但可能存在一些限制，如某些扩展库可能仅限Linux。
- 实际运行效率：在多卡训练等场景下，Linux系统由于对硬件和框架的优化更好，通常能提供更高的训练效率和更好的性能表现。不过，对于一些简单的单GPU任务，Windows和Ubuntu上的性能差异可能并不明显。
