由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，选择合适的操作系统版本至关重要。推荐使用长期支持（LTS）版本，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，这些版本提供了稳定性和安全性，同时支持最新的软件包。
硬件配置直接影响机器学习任务的性能。建议使用多核CPU、大容量内存以及高速SSD存储。对于深度学习任务，配备高性能GPU（如NVIDIA系列）能够显著提升训练速度和效率。
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安装必要的开发工具和库是优化工作流的基础。包括Python环境、pip、CUDA工具包、cuDNN以及常用的机器学习框架如TensorFlow和PyTorch。确保所有依赖项都正确安装并配置。
系统调优可以进一步提升性能。调整内核参数，如增加文件描述符限制、优化网络设置，以及启用透明大页（THP）等，有助于提高系统的整体响应能力和吞吐量。
数据管理也是不可忽视的部分。使用高效的文件系统（如XFS或Btrfs）并合理规划数据存储结构，能够加快数据读取和写入的速度。同时，利用分布式存储方案可应对大规模数据处理需求。
•监控和日志记录有助于及时发现并解决问题。安装监控工具如Prometheus和Grafana，结合syslog或journald进行日志管理，能够有效保障系统运行的稳定性和可维护性。