如果上一篇比較像是 Ubuntu 26.04 LTS 的桌面總覽，那這篇可以看作它在硬體與算力側的補充版。官方在這一輪 26.04 裡，把不少和 AI、GPU 計算、平台相容性直接相關的內容都推進了主倉庫或正式支援範圍。

先說結論：這次最值得關注的，不只是桌面和核心升級，而是 Ubuntu 正在把 Intel、NVIDIA、AMD 三家的 GPU 計算堆疊，更系統地納入發行版生態。

1. Intel DPC++ 與相關元件進入 Ubuntu Archive

從 26.04 開始，Intel 開源的 oneAPI DPC++ 編譯器已經可以直接從 Ubuntu Archive 取得，用來建構 SYCL 程式碼。其執行階段也包含面向 Intel GPU 的配接器。

同時進入 Ubuntu 倉庫的，還有兩個相關元件：

• oneDPL，也就是 DPC++ library，提供更高生產力的開發介面
• oneDNN，而且是基於 dpclang-6 建構，可在 Intel GPU 上運行

這代表如果你本來就在看 SYCL、異質運算，或是 Intel GPU 上的 AI 工作負載，Ubuntu 現在給出的路徑會直接很多，不再需要完全依賴一套獨立維護的外部環境。

官方也特別提醒一點：如果要實際調用這些 Intel GPU 相關能力，使用者需要加入 render 群組。

2. NVIDIA CUDA toolkit 現在也能直接 apt install

對很多開發者和維運人員來說，這可能是這份更新裡最實用的一條。

從 26.04 開始，NVIDIA CUDA toolkit 已經可以直接透過 Ubuntu Archive 安裝。命令就是：

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sudo apt install cuda-toolkit

這背後的意義，不只是「少打幾條指令」。

對以 Ubuntu 為目標平台發佈軟體的開發者來說，新的模式意味著可以直接宣告對 CUDA runtime 的依賴，後續安裝與相容性由 Ubuntu 在發行版層面處理。這會讓 CUDA 在 Ubuntu 上更容易取得，也更接近系統原生能力，而不是額外疊上一層需要單獨維護的外部軟體堆疊。

3. AMD ROCm 7.1.0 進入 Universe

AMD 這邊，Ubuntu Universe 現在已經包含 ROCm 7.1.0。

這套函式庫主要提供的是：

• 面向 AMD GPU 的 AI 訓練與推論後端能力
• 機器學習與高效能運算相關的軟體基礎設施

官方還提到，Canonical 會在自己的 CI/CD 流程裡持續測試 ROCm 相關元件。除了 autopkgtests，也覆蓋了一些使用者態應用，包括：

• llama.cpp
• pytorch
• Blender
• Lemonade Server

這條資訊其實很關鍵，因為它說明 Ubuntu 不是單純「把套件放進倉庫」，而是把 ROCm 當成一套可維護的軟體堆疊來驗證。

4. 這一輪真正的重點，是三家 GPU 生態都在落地

把 DPC++、CUDA 和 ROCm 放在一起看，會更容易理解 26.04 的方向：

• Intel：推進 SYCL / oneAPI 相關能力進入官方倉庫
• NVIDIA：讓 CUDA toolkit 具備發行版級的安裝路徑
• AMD：把 ROCm 7.1.0 納入 Universe，並持續做測試

如果你平常會在 Ubuntu 上碰到這些場景，這一輪更新會比較有感：

• 本地大模型推論
• GPU 加速訓練或微調
• Blender、科學運算、HPC
• 需要在多種 GPU 平台之間切換的開發環境

換句話說，Ubuntu 現在不只是「能裝顯卡驅動」，而是開始更完整地承接 AI 與 GPU 計算所需的使用者態軟體堆疊。

5. NVIDIA Dynamic Boost 預設啟用

從 25.04 開始，支援的 NVIDIA 筆電已經預設啟用 Dynamic Boost。

這個功能的邏輯很直接：系統會根據當前負載，在 CPU 和 GPU 之間動態分配功耗。對遊戲場景來說，常見收益就是在需要時把更多功率給 GPU，以換取更高效能。

不過它有兩個前提：

• 裝置接上交流電
• GPU 負載夠高

在電池供電狀態下，它不會介入。

6. Intel 新一代內顯與獨顯支援持續往前推進

Ubuntu 這一輪也把對新 Intel GPU 的支援繼續往前推，重點包括：

整合顯示：

• Intel Core Ultra Xe2
• Intel Core Ultra Xe3

獨立顯示：

• Intel Arc 5 B570
• Intel Arc 5 B580
• Intel Arc Pro B50
• Intel Arc Pro B60
• Intel Arc Pro B65
• Intel Arc Pro B70

圍繞這批裝置，官方也列出了一些已經到位的特性：

• 基於 Intel Embree 的 GPU 與 CPU 光線追蹤渲染效能提升，像 Blender 4.2+ 這類應用可受益
• “Battlemage” 裝置支援 AVC、JPEG、HEVC 和 AV1 的硬體視訊編碼
• Intel Compute Runtime 引入新的 CCS 最佳化
• 已啟用 Intel Xe GPU 偵錯支援

如果你更關注後續版本，25.10 還會繼續帶進一些新能力，例如：

• 借助 Linux kernel 6.17 初步支援代號 Panther Lake 的下一代 Intel 用戶端平台
• 改進 IOMMU、PCIe 子系統與多 GPU 支援
• Mesa 25.2.3 為 Battlemage 和 Panther Lake 啟用 VK_KHR_shader_bfloat16
• intel-media-driver 25.3.0 增加 Panther Lake 解碼與 VP9 編碼支援
• intel-compute-runtime 25.31 調整 Level Zero 的 USM 池與本地顯存事件配置策略
• level-zero 1.24 與 level-zero-raytracing 1.1.0 帶來更完整的規範與 RTAS 擴充支援

7. Nvidia 桌機的掛起恢復也更穩定了

從 25.10 開始，Ubuntu 在專有 Nvidia 驅動中啟用了掛起恢復支援，以減少桌機喚醒後的損毀與卡死問題。

這類改動不算「看得見的新功能」，但對實際日常穩定性很重要，尤其是長時間開機、經常掛起恢復的桌面環境。

8. ARM、樹莓派、RISC-V 和 IBM Z 也有硬性門檻變化

除了 GPU 軟體堆疊，這份發行說明裡還有幾條平台層面的變化很值得單獨記一下。

ARM64 桌面平台

從 25.10 開始，linux-generic 的 ARM64 核心會提供更廣泛的桌面相容性，覆蓋那些使用 UEFI 開機的 ARM64 桌面平台。

Raspberry Pi 新開機配置

25.10 引入、26.04 持續調整的一個變化，是樹莓派開機分割區的新配置。

它的目標是提升開機可靠性：新寫入的開機資源會先被「測試」，確認沒問題後才會提交為新的 “known good” 集合。

這裡最需要注意的是韌體時間要求：

• Pi 3 / 3+ / CM3+ / Zero 2W：不需要額外操作，開機韌體就在映像檔內
• Pi 4 / 400 / CM4：開機韌體日期不得早於 2022-11-25
• Pi 5 / 500 / CM5：開機韌體日期不得早於 2025-02-11

檢查命令是：

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sudo rpi-eeprom-update

如果韌體太舊，而且你使用的是 Ubuntu 24.04 LTS 或更新版本，可以這樣更新：

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2

sudo rpi-eeprom-update -a
sudo reboot

Raspberry Pi 桌面映像改用 desktop-minimal

從 25.10 開始，樹莓派版 Ubuntu Desktop 映像改為基於 desktop-minimal，而不是完整的 desktop seed。

官方給出的收益很明確：預設安裝的應用更少，未壓縮映像與實際系統都能節省大約 777MB 空間。

如果升級後想批次移除這批預設應用，可以使用：

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sudo apt purge ubuntu-desktop --autoremove

如果你想保留其中某些應用，先用 apt 把它們標記為手動安裝即可。

樹莓派 swap 改由 cloud-init 處理

從 25.10 開始，樹莓派桌面映像裡的 swap 檔建立改由 cloud-init 負責。
如果你想在首次開機前自訂 swap 大小，可以直接修改開機分割區上的 user-data。

RISC-V 門檻上調

從 25.10 開始，Ubuntu 26.04 LTS 的 RISC-V 版本要求硬體實作 RVA23S64 ISA profile。

不符合這個要求的裝置，已經不能執行 Ubuntu 26.04 LTS。如果你手上還是較早的 RVA20 處理器板卡，那就得繼續留在 Ubuntu 24.04 LTS 這一代支援線上。

按照官方說明，截至 2026 年 4 月，現實裡還沒有可用的 RVA23S64 硬體，因此目前唯一受支援的平台，其實是基於 QEMU 並使用 -cpu rva23s64 配置的虛擬化環境。

IBM Z 最低要求提高到 z15

從 26.04 開始，s390x 架構最低要求提高到 z15。

這意味著：

• z14 / LinuxONE II 以及更早的平台，已經不能安裝 Ubuntu 26.04 LTS
• z15 / LinuxONE III 以及更新平台，會有更好的效能表現

9. 哪些人更適合先看這篇

如果你屬於下面這些場景，這篇會比桌面總覽更值得優先看：

• 在 Ubuntu 上做 CUDA、ROCm、SYCL 或本地 AI 推論
• 用 Intel、NVIDIA、AMD GPU 做開發或計算任務
• 維護 Raspberry Pi、ARM64、RISC-V、IBM Z 等非標準 x86 平台
• 對升級後的驅動、執行時、倉庫可用性和平台門檻更敏感

10. 一句話總結

Ubuntu 26.04 LTS 在硬體與 AI 軟體堆疊上的重點，不是哪一家顯卡單獨增強了什麼，而是 Intel 的 DPC++、NVIDIA 的 CUDA、AMD 的 ROCm，都開始以更官方、更多倉庫內、也更可維護的方式進入 Ubuntu 生態。

如果你過去把 Ubuntu 當成「先裝系統，再自己拼 GPU 環境」的底座，那從 26.04 開始，它已經更像一個願意主動承接 AI 與異質運算工作負載的發行版了。