由 dawei 在Linux平台上进行机器学习优化，可以显著提升训练和推理的效率。Linux系统本身具有高度的可定制性和稳定性，为高性能计算提供了良好的基础。
合理配置内核参数是优化的关键步骤之一。例如，调整I/O调度器、优化内存管理以及启用透明大页（THP）等设置，都能有效减少系统延迟，提高数据处理速度。
使用高效的文件系统也是提升性能的重要手段。XFS或ext4等现代文件系统支持更大的存储容量和更快的读写速度，适合处理大规模数据集。
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利用硬件加速功能，如GPU和TPU，能够大幅提升模型训练的速度。在Linux环境下，通过CUDA或OpenCL等工具，可以充分发挥这些硬件的潜力。
另外，合理管理进程和线程资源同样重要。使用cgroups对资源进行限制和分配，可以避免资源争抢，确保关键任务获得足够的计算能力。
•持续监控系统性能并进行调优是保持高效运行的必要措施。借助工具如top、htop、iostat等，可以及时发现瓶颈并进行针对性优化。