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是关键。选择合适的CPU、GPU和内存配置能够显著提升计算效率，同时确保系统具备良好的扩展性和稳定性。

内核参数的调整对性能有直接影响。通过优化调度器、I/O队列和网络栈设置，可以减少延迟并提高吞吐量。•启用实时内核或使用特定的调度策略有助于满足低延迟需求。

文件系统的选择同样重要。对于大规模数据处理，推荐使用具有高并发能力和快速读写的文件系统，如XFS或Btrfs。合理配置磁盘IO优先级和缓存机制也能有效提升性能。

网络优化不可忽视。在分布式训练中，降低网络延迟和提高带宽是提升整体效率的关键。使用RDMA或优化TCP/IP堆栈配置可显著改善通信性能。

AI绘图结果，仅供参考

软件层面，合理利用容器技术如Docker和Kubernetes可以实现资源隔离与动态调度。同时，选择高效的深度学习框架并进行模型量化、剪枝等优化手段，能进一步释放硬件潜力。

最终，持续监控与调优是保障系统长期稳定运行的重要环节。通过日志分析、性能计数器和自动化工具，可以及时发现瓶颈并进行针对性优化。