由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件与软件的协同优化至关重要。选择合适的CPU、GPU和存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备足够的内存和I/O吞吐能力。
操作系统层面的调整同样不可忽视。通过内核参数调优，如调整调度器、文件系统类型和网络栈配置，可以有效减少延迟并提高并发处理能力。•关闭不必要的后台服务和进程能释放更多系统资源。
对于机器学习框架而言，合理配置环境变量和使用高效的库版本是关键。例如，使用CUDA加速深度学习任务，或启用TensorRT优化推理性能，都能带来显著的性能提升。
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网络和存储的优化也不容小觑。采用高速网络接口卡（NIC）和SSD存储设备，结合RAID和分布式文件系统，有助于加快数据读取与写入速度，从而缩短训练时间。
•持续监控系统状态并进行性能分析是保持高效率的重要手段。利用工具如top、htop、perf和Prometheus，可以实时了解资源使用情况，并及时发现潜在瓶颈。