由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件选择是基础。应优先考虑高速CPU、大容量内存以及适合并行计算的GPU或TPU。这些组件的协同工作能显著提升训练和推理速度。
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操作系统优化同样关键。使用轻量级内核可以减少资源占用，提高响应效率。同时，调整调度策略和I/O优先级，有助于确保计算任务获得足够的系统资源。
文件系统的选择对性能影响深远。采用如ext4或XFS等高效文件系统，能够提升数据读写速度。•合理配置RAID和SSD缓存，可进一步优化存储性能。
网络配置也不容忽视。对于分布式训练场景，低延迟、高带宽的网络连接是必须的。使用RDMA技术或优化TCP/IP参数，可以减少通信开销，提升整体效率。
软件层面的调优同样重要。合理设置环境变量、编译器选项和库版本，可以发挥硬件的最大潜力。同时，利用工具如perf和gdb进行性能分析，有助于发现瓶颈并针对性优化。
•持续监控和调整是保持系统高性能的关键。通过日志分析、资源利用率监控和自动化脚本，可以及时发现问题并进行优化，确保机器学习应用始终运行在最佳状态。