在机器学习工作流中，高性能Linux系统的构建是提升计算效率和数据处理能力的关键。通过合理配置硬件资源和优化系统参数，可以显著缩短训练时间并提高模型精度。
选择合适的Linux发行版对于构建高性能系统至关重要。例如，Ubuntu和CentOS都提供了良好的支持，但根据具体需求，某些定制化版本可能更适合特定的计算任务。
内存和存储优化也是不可忽视的部分。使用SSD作为主存储介质能够大幅提升数据读取速度，而合理设置交换分区则有助于防止内存不足导致的系统崩溃。
AI绘图结果，仅供参考
网络配置同样影响着分布式训练的效率。确保网络带宽充足，并采用低延迟的连接方式，可以让多节点之间的通信更加顺畅。
•持续监控系统性能并进行调优是保持高效运行的重要手段。利用工具如top、htop和iostat，可以实时了解资源使用情况，及时发现并解决问题。
