由 dawei 在构建高性能Linux系统以优化机器学习工作流时，硬件配置是基础。选择合适的CPU、GPU和高速存储设备能够显著提升训练和推理效率。例如，使用支持CUDA的NVIDIA GPU可以加速深度学习任务，而SSD硬盘则能加快数据读取速度。
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操作系统的调优同样不可忽视。通过调整内核参数，如增加文件描述符限制和优化网络栈，可以提高系统的并发处理能力。•使用实时内核或定制内核模块有助于减少延迟，确保任务执行的稳定性。
软件环境的合理配置也至关重要。安装适合的编译器、库和依赖项，并确保版本兼容性，可以避免运行时错误。同时，利用容器技术如Docker，能够实现环境的一致性和可移植性，提升开发与部署效率。
数据管理策略直接影响机器学习性能。采用分布式文件系统如HDFS或Ceph，可以高效存储和访问大规模数据集。•合理的数据预处理和缓存机制能减少重复计算，加快模型迭代速度。
•监控与日志分析是持续优化的关键。使用工具如Prometheus和Grafana进行系统资源监控，结合ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行日志分析，有助于及时发现瓶颈并进行针对性调整。