由 dawei 在机器学习任务中，Linux系统因其稳定性、灵活性和强大的命令行工具而被广泛使用。优化Linux环境可以显著提升模型训练和推理的效率。
硬件资源管理是关键。确保CPU、GPU和内存等资源合理分配，避免因资源争抢导致性能下降。使用top、htop等工具实时监控系统状态，及时调整进程优先级。
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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，并合理配置挂载选项，例如启用noatime减少磁盘I/O操作，提高读写速度。
优化内核参数可以进一步释放系统潜力。调整swappiness值减少交换分区的使用，提升内存管理效率。同时，调整网络参数如net.core.somaxconn，有助于提升分布式训练时的通信性能。
安装合适的驱动和库也是必要的。确保GPU驱动、CUDA和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）版本兼容且最新，以充分利用硬件加速能力。
•定期清理无用日志和缓存，保持系统整洁，有助于维持长期运行的稳定性和高效性。