由 dawei 在机器学习项目中，Linux系统的性能优化可以显著提升训练和推理效率。合理配置系统参数能够释放硬件潜力，减少不必要的资源消耗。
调整内核参数是优化的关键步骤之一。例如，通过修改`/etc/sysctl.conf`文件，可以优化网络栈和内存管理，从而加快数据传输速度。
使用SSD作为存储介质比传统HDD更高效，尤其是在处理大规模数据集时。确保文件系统如ext4或XFS已正确配置，以支持高吞吐量读写。
AI绘图结果，仅供参考
合理设置进程优先级也能提高计算资源利用率。通过`nice`和`ionice`命令调整任务优先级，可让关键任务更快完成。
采用轻量级环境和容器技术（如Docker）有助于减少系统开销。精简基础镜像并避免冗余依赖，能提升整体运行效率。
定期监控系统状态，使用工具如`top`、`htop`和`iostat`分析瓶颈所在，是持续优化的重要手段。