由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件选择是基础。应优先考虑高主频CPU、大容量内存以及高速SSD存储设备。•GPU的配置也至关重要，尤其是对于深度学习任务，NVIDIA系列显卡提供了优秀的计算加速能力。
操作系统层面的优化同样不可忽视。使用轻量级Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，并确保内核版本足够新，以获得更好的硬件兼容性和性能提升。禁用不必要的后台服务和图形界面可以释放系统资源，提高计算效率。
文件系统的选择对I/O性能有直接影响。XFS或ext4文件系统在处理大规模数据时表现优异，建议用于存储训练数据和模型输出。同时，合理配置磁盘缓存和RAID阵列能够进一步提升读写速度。
网络配置也是影响分布式训练的重要因素。使用高速以太网或InfiniBand网络接口，确保节点间通信低延迟、高带宽。同时，调整TCP参数和启用RDMA技术可以显著改善分布式环境下的性能。
AI绘图结果，仅供参考
•监控与调优工具的使用能帮助持续优化系统表现。通过Prometheus、Grafana等工具实时监控CPU、内存、GPU和网络状态，结合性能分析工具如perf和Valgrind，可以精准定位瓶颈并进行针对性优化。