由 dawei 在机器学习项目中，高效的系统配置能够显著提升训练和推理的速度。Linux系统因其灵活性和强大的命令行工具，成为许多数据科学家的首选平台。
合理调整内核参数可以优化系统的资源管理。例如，通过修改`/etc/sysctl.conf`文件，调整网络缓冲区大小和文件描述符限制，有助于提高数据传输效率。
使用SSD作为主存储设备能大幅减少I/O等待时间。同时，启用TRIM功能可以保持SSD的性能稳定，避免因碎片化导致的读写延迟。
AI绘图结果，仅供参考
内存管理也是关键因素之一。通过调整交换分区（swap）大小和使用`tmpfs`临时文件系统，可以有效缓解内存不足带来的性能瓶颈。
配置合适的进程调度策略同样重要。在高并发任务中，采用`SCHED_FIFO`或`SCHED_RR`调度方式，可以优先处理关键任务，提升整体响应速度。
•定期清理无用日志和缓存文件，确保系统运行流畅。使用`logrotate`工具自动化管理日志，减少不必要的磁盘占用。