由 dawei 在机器学习项目中，Linux环境的优化能够显著提升训练和推理效率。合理配置系统资源，可以减少不必要的等待时间，加快模型迭代速度。
选择合适的Linux发行版是关键。Ubuntu和CentOS等主流系统提供了丰富的软件包支持，同时具备良好的社区活跃度，便于获取最新工具和驱动。
内存和CPU的管理同样重要。通过调整内核参数，如vm.swappiness，可以减少交换分区的使用频率，从而降低I/O延迟。•合理分配CPU核心给不同的任务，能避免资源争抢。
使用SSD作为系统盘和数据存储介质，能够大幅提升文件读写速度。对于大规模数据集，采用RAID或分布式存储方案，也能有效提高吞吐量。
GPU加速是机器学习性能提升的重要手段。确保Linux系统已正确安装NVIDIA驱动和CUDA工具包，可充分发挥GPU的计算能力，缩短训练时间。
AI绘图结果，仅供参考
监控系统状态有助于及时发现瓶颈。使用top、htop、iostat等工具，可以实时查看CPU、内存和磁盘使用情况，为后续优化提供依据。