由 dawei 在运行机器学习任务时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统参数是第一步，例如调整内核调度器和I/O优先级，有助于减少任务等待时间。
使用高性能的文件系统如ext4或XFS，能够提高数据读取和写入的速度。同时，确保磁盘空间充足，避免因存储不足导致的性能下降。
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合理分配内存和CPU资源也是关键。通过cgroups或taskset工具，可以为特定任务分配专属资源，防止其他进程干扰机器学习任务的执行。
启用硬件加速功能，如GPU支持，能大幅提升深度学习模型的训练速度。安装合适的驱动和库（如CUDA、cuDNN）是实现这一目标的前提。
定期清理不必要的后台进程和服务，减少系统负载。使用top、htop等工具监控系统资源使用情况，及时发现并解决瓶颈问题。
•保持系统更新，安装最新的内核和驱动程序，以获得更好的兼容性和性能改进。这些措施共同作用，能够有效加速机器学习任务的执行。