由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，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训练和推理效率。
AI绘图结果，仅供参考
操作系统层面的调整同样重要。通过内核参数优化、进程调度策略调整以及文件系统的选择，可以有效减少延迟并提高吞吐量。例如，使用ext4或XFS文件系统，并针对I/O密集型任务进行调优。
内存管理也是不可忽视的一环。合理配置交换分区、启用大页内存（Huge Pages）以及优化内存分配策略，有助于降低内存碎片化，提升程序运行效率。
网络配置对分布式训练尤为重要。确保网络带宽充足、延迟低，并采用RDMA等技术可以加速节点间的通信，从而加快整体训练速度。
•监控与日志工具的集成能帮助及时发现性能瓶颈。利用Prometheus、Grafana等工具实时监控系统资源使用情况，结合日志分析进行问题定位，是持续优化的重要手段。