由 dawei 在机器学习（ML）开发过程中，高效的计算环境是提升模型训练和推理速度的关键。Linux系统因其稳定性、灵活性和丰富的工具链，成为许多数据科学家和工程师的首选平台。
优化Linux环境可以从内核配置开始。调整调度器参数、启用实时内核模块或使用特定的内核版本，能够显著提升任务执行效率。•确保系统更新到最新版本，以获得性能改进和安全补丁。
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硬件资源管理同样重要。合理分配CPU、内存和GPU资源，避免资源争用。使用cgroups或LXC等工具进行资源隔离，可以提高多任务处理的稳定性和效率。
软件层面，选择适合ML的发行版或自定义配置，例如安装CUDA、cuDNN等加速库，能大幅提升深度学习框架的运行速度。同时，优化文件系统和I/O性能，有助于加快数据读取和写入过程。
•监控系统性能并定期调整配置，是保持高效环境的重要手段。利用工具如top、htop、iostat等，可以实时了解系统状态，及时发现瓶颈并进行优化。