在构建高性能Linux系统以支持机器学习任务时，硬件和软件的协同优化至关重要。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升训练和推理效率。
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内核配置是影响系统性能的关键因素之一。通过调整内核参数，如I/O调度器、内存管理策略和网络栈设置，可以更好地适应机器学习工作负载的特性。
文件系统的选择同样不可忽视。使用支持大文件高效读写的文件系统，例如XFS或Btrfs，有助于减少数据加载时间，提高整体吞吐量。
资源管理工具如cgroups和systemd可以有效控制进程资源分配，避免因资源争抢导致的性能瓶颈。合理设置CPU亲和性与内存分配策略能进一步提升计算效率。
网络优化在分布式机器学习中尤为重要。启用TCP加速、调整缓冲区大小以及使用RDMA等技术，能够降低通信延迟，提升集群协作效率。
•持续监控系统性能并根据实际负载进行调优是保持高效率的核心。利用工具如perf、top和htop分析系统瓶颈，有助于发现并解决潜在问题。
