由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件和软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率。同时，确保系统内核版本与驱动程序兼容，避免因版本不匹配导致性能瓶颈。
内存管理同样重要。机器学习任务通常需要处理大量数据，合理配置内存大小和使用Swap分区可以防止系统因内存不足而崩溃。•启用透明大页（THP）有助于减少页面错误，提高内存访问速度。
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文件系统的选择也会影响性能。XFS或EXT4等高性能文件系统更适合大规模数据读写操作。建议对日志文件和模型存储路径进行独立挂载，以减少I/O争用。
网络配置也不容忽视。在分布式训练中，低延迟、高带宽的网络连接是保障多节点协同的关键。使用RDMA技术或优化TCP参数可有效提升通信效率。
•监控和调优工具如perf、top、htop等能帮助识别系统瓶颈。定期分析系统日志和性能指标，及时调整资源配置，是实现持续优化的重要手段。