由 dawei 在进行机器学习训练时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统参数是第一步，例如调整内核调度策略和文件系统挂载选项，有助于减少I/O延迟。
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硬件资源的充分利用同样关键。通过监控CPU、内存和GPU使用情况，可以及时发现瓶颈并进行调整。安装合适的驱动程序，确保硬件能够发挥最大效能。
文件系统的选择也会影响性能。XFS或ext4等高性能文件系统能更好地支持大文件读写，适合处理大规模数据集。同时，合理设置磁盘缓存和预读机制，可以加快数据访问速度。
调整进程优先级和资源分配也是有效手段。使用nice和ionice命令控制任务的调度优先级，避免资源争抢。•启用NUMA（非统一内存访问）优化，可提升多核系统的性能表现。
•定期更新系统内核和软件包，确保获得最新的性能改进和安全补丁。结合实际需求，灵活应用这些优化策略，能够大幅提升机器学习训练的速度与稳定性。