由 dawei 在机器学习训练过程中，Linux系统的性能优化至关重要。合理配置系统参数可以显著提升训练效率，减少等待时间。
内存管理是关键之一。确保系统有足够的物理内存，并合理设置交换分区大小，避免因内存不足导致频繁的页面交换，影响计算速度。
CPU调度策略也需调整。使用实时优先级调度（如RT）可以保证训练任务获得更高的CPU资源分配，减少延迟。
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文件系统的选择同样重要。采用高性能文件系统如XFS或Btrfs，能够提高数据读写速度，加快模型训练过程。
网络配置也不容忽视。对于分布式训练，确保网络带宽充足且延迟低，有助于加快节点间的数据传输。
另外，关闭不必要的后台服务和进程，可以释放更多系统资源供机器学习任务使用。定期监控系统状态，及时发现并解决问题。
通过以上优化措施，可以有效提升Linux环境下的机器学习训练性能，为模型开发提供更高效的支持。