由 dawei 在机器学习项目中，Linux环境的优化可以显著提升模型训练和推理的效率。合理配置系统资源能够减少计算延迟，提高整体性能。
内存管理是关键因素之一。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，使用内存监控工具如top或htop，能帮助识别内存占用高的进程并进行优化。
CPU调度策略对计算密集型任务影响深远。在Linux中，可以通过设置进程的优先级（nice值）或使用cgroups（控制组）来限制和分配CPU资源，确保关键任务获得足够的计算能力。
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文件系统的选择也会影响性能。采用高性能的文件系统如ext4或XFS，并合理配置I/O调度器，可以加快数据读写速度，尤其在处理大规模数据集时效果明显。
网络配置同样不可忽视。对于分布式训练场景，优化TCP参数、调整网络带宽限制，以及使用高速网络接口卡（NIC），都能有效提升通信效率。
•定期更新系统内核和驱动程序，确保硬件与软件之间的兼容性和稳定性，也是保持高性能的重要步骤。