由 dawei 在机器学习（ML）开发过程中，高效的计算环境是提升模型训练和推理速度的关键。Linux系统因其稳定性、灵活性和强大的社区支持，成为许多数据科学家和工程师的首选平台。
优化Linux环境可以从内核配置开始。调整调度器参数、启用实时内核模块或使用更高效的文件系统（如XFS或Btrfs）可以显著提升I/O性能。•关闭不必要的后台服务也能释放系统资源。
硬件层面的优化同样重要。确保系统正确识别并利用多核CPU、GPU加速卡以及高速存储设备。安装适当的驱动程序和固件，如NVIDIA CUDA工具包，能够充分发挥硬件潜力。
AI绘图结果，仅供参考
软件层面，选择适合ML任务的操作系统发行版，如Ubuntu或CentOS，并保持系统更新。使用轻量级桌面环境或直接采用命令行界面，可以减少资源占用，提高整体效率。
•合理管理内存和进程也是提升性能的重要手段。通过设置合适的交换分区、监控系统负载和限制资源消耗，可以避免因资源争抢导致的性能瓶颈。