由 dawei 在机器学习项目中，Linux系统的性能优化对于模型训练和推理效率至关重要。合理配置系统资源可以显著提升计算任务的执行速度。
AI绘图结果，仅供参考
内存管理是优化的关键之一。通过调整交换分区（swap）大小，可以避免因内存不足导致的进程被终止。同时，使用内存分配器如Jemalloc或Tcmalloc有助于减少内存碎片。
CPU调度策略对多线程应用影响深远。在高并发场景下，设置合适的CPU亲和性（affinity）可减少上下文切换开销，提高计算效率。•调整进程优先级也能确保关键任务获得足够的计算资源。
文件系统的选择同样重要。采用高性能文件系统如XFS或Btrfs，能提升数据读写速度。同时，合理配置I/O调度器，例如使用Deadline或Noop，有助于减少磁盘延迟。
网络配置也不容忽视。调整TCP参数如窗口大小和拥塞控制算法，能够优化分布式训练中的通信效率。启用硬件加速功能，如SR-IOV或RDMA，也能进一步提升网络性能。
•定期监控系统状态，利用工具如top、htop、iostat等，可以帮助发现潜在瓶颈并及时调整配置。