由 dawei 在机器学习（ML）开发过程中，高效的计算环境是提升模型训练和推理速度的关键。Linux系统因其稳定性、灵活性和强大的社区支持，成为许多开发者首选的操作系统。
AI绘图结果，仅供参考
优化Linux环境可以从内核配置开始。通过调整调度器参数、启用实时内核或选择适合的内核版本，可以显著提升任务执行效率。•关闭不必要的后台服务能减少资源占用。
硬件层面的优化同样重要。确保系统正确识别并充分利用GPU、TPU等加速设备，安装合适的驱动程序和库文件，如CUDA、cuDNN等，能够大幅提升计算性能。
文件系统的选择也会影响性能。使用高性能的文件系统如XFS或Btrfs，并合理配置挂载选项，有助于加快数据读取和写入速度。
资源管理工具如cgroups和systemd可以帮助控制进程资源分配，防止资源争用，确保关键任务获得足够的计算能力。
•定期更新系统和依赖库，保持软件环境的最新状态，有助于利用最新的性能改进和安全补丁。