由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，硬件与软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备良好的扩展性。
内核参数的调整可以有效提升系统的响应速度和稳定性。例如，通过优化调度器设置和内存管理策略，可以让资源分配更加合理，减少任务间的竞争和延迟。
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文件系统的选择同样重要。采用适合高并发读写的文件系统，如XFS或Btrfs，有助于提高数据处理的速度，特别是在大规模训练任务中表现尤为明显。
网络配置也不容忽视。在分布式训练环境中，低延迟、高带宽的网络连接能够加快节点之间的通信，从而缩短整体训练时间。
•监控工具的集成可以帮助实时跟踪系统性能，及时发现瓶颈并进行调整。利用Prometheus、Grafana等工具，可以实现对CPU、内存、磁盘I/O等关键指标的可视化管理。