由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件与软件的协同优化至关重要。选择合适的CPU、GPU和内存配置能够显著提升计算效率，尤其是针对深度学习模型训练和推理任务。
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内核参数调整是提升系统性能的关键步骤。通过优化调度器、I/O队列和内存管理设置，可以减少延迟并提高吞吐量。例如，使用`perf`工具分析系统瓶颈，有助于精准定位需要优化的部分。
文件系统的选择同样影响性能。XFS或ext4等高性能文件系统更适合处理大规模数据读写，而采用SSD可以大幅提升I/O速度。同时，合理配置RAID和存储层级能进一步增强数据访问效率。
网络配置也不容忽视。在分布式机器学习环境中，低延迟和高带宽的网络连接是保障通信效率的基础。使用RDMA技术或优化TCP/IP栈参数可有效减少数据传输延迟。
•监控与调优应贯穿整个系统生命周期。利用Prometheus、Grafana等工具实时跟踪系统资源使用情况，结合日志分析及时发现潜在问题，确保机器学习应用始终运行在最佳状态。