由 dawei 在机器学习项目中，Linux系统的优化能够显著提升训练和推理效率。合理配置系统资源是关键，例如调整内核参数、优化文件系统性能，可以减少I/O延迟，加快数据读取速度。
使用高效的调度器和进程优先级管理，有助于确保计算密集型任务获得足够的CPU资源。通过cgroups（控制组）可以限制或分配特定进程的资源使用，避免资源争用导致的性能下降。
内存管理同样重要。启用大页内存（Huge Pages）可减少页面错误，提高内存访问效率。同时，合理设置交换分区大小，避免因内存不足而频繁触发Swap，从而影响整体性能。
针对GPU加速的场景，安装正确的驱动和CUDA工具包是基础。确保内核模块与驱动版本兼容，并优化CUDA环境变量，有助于充分发挥硬件潜力。
网络配置也会影响分布式训练。调整TCP参数、启用多队列网卡，能有效提升数据传输速率，减少通信瓶颈。•使用SSD作为临时存储，可加快中间结果的读写速度。
AI绘图结果，仅供参考
综合运用这些优化手段，可以在不增加硬件成本的前提下，大幅提升机器学习任务的执行效率，为模型迭代和部署提供更稳定的支持。