由 dawei 在机器学习训练过程中，Linux环境的优化可以显著提升性能和效率。合理的系统配置能够确保资源得到充分利用，减少不必要的延迟。
内存管理是关键因素之一。通过调整交换分区（swap）大小和使用内存优化工具，如tmpfs，可以有效减少磁盘I/O压力，加快数据处理速度。
AI绘图结果，仅供参考
CPU调度策略同样重要。使用实时优先级调度（如SCHED_FIFO）可以让关键任务获得更高的执行优先级，避免因进程抢占导致的性能波动。
文件系统的选择也会影响性能。XFS或ext4等高性能文件系统更适合大容量数据读写，而合理设置挂载选项（如noatime）能减少磁盘访问次数。
网络配置也不能忽视。调整TCP参数、启用多队列网卡（RSS）以及使用高速网络协议（如RDMA）有助于提升分布式训练中的通信效率。
•定期监控系统资源使用情况，利用工具如top、htop、iostat等，可以帮助及时发现瓶颈并进行针对性优化。