由 dawei 在机器学习任务中，系统的性能直接影响训练和推理的效率。Linux系统因其开源、灵活和可定制性，成为构建高性能计算环境的首选平台。
优化Linux内核参数是提升系统性能的关键步骤。调整调度器、I/O队列深度以及网络协议栈参数，可以显著减少延迟并提高吞吐量。
使用SSD作为主要存储设备能够大幅提升数据读取速度，尤其在处理大规模数据集时效果明显。同时，合理配置文件系统如ext4或XFS，有助于提高磁盘访问效率。
AI绘图结果，仅供参考
合理分配CPU资源对多线程任务至关重要。通过cgroups或taskset工具，可以将计算密集型任务绑定到特定核心，避免资源争抢。
网络性能同样不可忽视。启用TCP卸载、调整缓冲区大小以及使用高速网卡，能有效减少数据传输瓶颈，特别是在分布式训练场景中。
监控系统状态并进行实时调优是持续优化的基础。利用工具如top、htop、iostat和perf，可以快速定位性能瓶颈并采取相应措施。