由 dawei 在构建高性能Linux环境时，选择合适的操作系统版本是关键。推荐使用长期支持（LTS）版本，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，以确保系统稳定性与安全性。
硬件配置直接影响机器学习的性能。应优先考虑配备高速SSD、大容量内存和多核CPU的服务器。对于深度学习任务，GPU加速是不可或缺的，NVIDIA的显卡配合CUDA工具包能显著提升计算效率。
AI绘图结果，仅供参考
内核优化可以进一步释放系统潜力。通过调整内核参数，如增大文件描述符限制、优化网络栈和启用透明大页（THP），能够减少延迟并提高吞吐量。
软件环境的合理配置同样重要。安装必要的开发工具链，如GCC、Python及其依赖库，并确保所有组件版本兼容。使用容器技术如Docker可简化部署流程，提升环境一致性。
监控与调优是持续优化的过程。利用工具如Prometheus和Grafana实时跟踪系统资源使用情况，及时发现瓶颈并进行调整，有助于保持系统的高效运行。