由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习任务时，硬件和软件的协同优化至关重要。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备是基础，同时确保系统内核和驱动程序保持最新，能够充分发挥硬件潜力。
内存管理对机器学习性能有直接影响。使用大页内存（Huge Pages）可以减少页表转换的开销，提升数据访问效率。•合理配置交换分区（swap space）能避免因内存不足导致的性能瓶颈。
AI绘图结果，仅供参考
文件系统的选择也会影响I/O性能。对于大规模数据读写，推荐使用ext4或XFS等高性能文件系统。启用SSD的TRIM功能可延长使用寿命并保持持续的读写速度。
在进程调度方面，调整CPU亲和性（CPU Affinity）可以减少上下文切换带来的延迟。使用实时调度策略（如SCHED_FIFO）有助于关键任务获得优先处理。
网络配置同样不可忽视。在分布式训练场景中，优化TCP/IP参数、启用RDMA技术或使用高速网络接口卡（NIC）能显著提升通信效率。
•监控和调优工具如perf、top、htop和NVIDIA的Nsight Systems可以帮助识别性能瓶颈，并指导进一步优化。