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以及高速存储设备可以显著提升计算效率。
内核配置对性能有直接影响。使用专门针对计算密集型任务优化的内核版本，如Linux Real-Time内核，能够减少延迟并提高响应速度。
文件系统的选择同样重要。采用如XFS或ext4等高性能文件系统，可以提高数据读写速度，尤其在处理大规模训练数据时效果明显。
AI绘图结果，仅供参考
系统调优包括调整内核参数，例如增加文件描述符限制、优化网络栈设置以及调整进程调度策略。这些调整有助于充分利用硬件资源。
为机器学习工作负载配置适当的内存管理策略，如使用大页（Huge Pages）可减少页面错误，从而提升内存访问效率。
监控工具是持续优化的关键。利用如top、htop、iostat等工具实时监控系统状态，可以帮助识别瓶颈并进行针对性调整。
•保持系统更新，安装最新的驱动程序和库文件，确保软硬件兼容性与稳定性，是维持高性能环境的基础。