由 dawei 在机器学习领域，高性能的计算环境是模型训练和推理效率的关键。Linux系统因其开源、灵活和可定制性，成为构建高性能机器学习平台的理想选择。
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优化Linux系统的内核参数可以显著提升计算性能。例如，调整I/O调度器、启用透明大页（THP）以及优化网络栈配置，都能有效减少延迟并提高吞吐量。
硬件资源的合理分配同样重要。通过cgroups（控制组）对CPU、内存和磁盘IO进行精细管理，可以避免资源争用，确保关键任务获得足够的计算能力。
使用SSD作为主存储介质，并采用RAID技术提升数据读写速度，能够加快数据加载过程，从而缩短模型训练时间。
配置合适的文件系统也是提升性能的重要环节。XFS或Btrfs等现代文件系统支持大规模数据处理，具备更好的稳定性和扩展性。
•定期监控系统状态并进行性能调优，能够持续保持系统的高效运行，为机器学习应用提供稳定可靠的基础支撑。