由 dawei 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资源利用率的关键。合理配置操作系统内核参数可以显著改善I/O性能和进程调度效率。
选择合适的文件系统对于数据密集型任务至关重要。XFS和ext4等现代文件系统在处理大文件和高并发访问时表现优异，能够有效减少磁盘延迟。
AI绘图结果，仅供参考
内存管理策略也需优化，通过调整swap空间和使用内存压缩技术，可以在物理内存不足时保持系统稳定性，避免因内存不足导致的性能下降。
网络配置同样不可忽视。启用多队列网络接口卡（NIC）和优化TCP参数能提高数据传输速度，尤其适用于分布式训练场景。
对于GPU加速任务，确保驱动程序和CUDA版本与框架兼容，并合理分配GPU资源，有助于最大化计算性能。
•定期监控系统指标，如CPU、内存和磁盘使用情况，可以帮助及时发现瓶颈并进行针对性优化。