由 dawei 在机器学习领域，高效的Linux环境是提升模型训练和推理速度的关键。Linux系统以其稳定性、灵活性和强大的命令行工具，成为数据科学家和工程师的首选平台。
合理配置硬件资源能够显著提升计算效率。选择支持CUDA的GPU可以加速深度学习任务，同时确保足够的内存和存储空间以处理大规模数据集。
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软件优化同样不可忽视。安装合适的编译器和库，如GCC、OpenMPI和CUDA Toolkit，能为机器学习框架提供更高效的底层支持。•使用轻量级的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，有助于减少系统开销。
系统调优包括内核参数调整和进程管理。通过优化调度策略和限制资源使用，可以避免系统瓶颈，确保计算任务高效运行。
•定期更新系统和依赖库，不仅能修复安全漏洞，还能获得性能改进和新功能支持。良好的维护习惯是保持Linux环境持续高效的保障。