由 dawei 在机器学习训练过程中，Linux系统的性能优化至关重要。合理的系统配置能够显著提升模型训练效率，减少资源浪费。
内存管理是优化的关键之一。确保系统有足够的物理内存，并合理设置交换分区（swap），可以避免因内存不足导致的性能瓶颈。同时，使用内存监控工具如top或htop，有助于及时发现异常占用。
CPU和GPU的利用率也需要关注。通过调整进程优先级，可以确保关键任务获得足够的计算资源。对于使用GPU加速的训练任务，安装合适的驱动和CUDA工具包是基础步骤。
文件系统的选择也会影响性能。采用高性能的文件系统如ext4或XFS，配合合理的磁盘I/O调度策略，可以加快数据读取速度，尤其在处理大规模数据集时效果明显。
网络配置同样不可忽视。如果训练涉及分布式计算，确保网络带宽充足并优化TCP/IP参数，能有效减少通信延迟，提升整体效率。
AI绘图结果，仅供参考
定期清理无用日志和缓存文件，保持系统整洁，有助于维持稳定运行。•使用轻量级桌面环境或直接使用命令行界面，也能释放更多系统资源用于计算任务。