由 dawei 在机器学习领域，高效的计算环境是提升模型训练和推理速度的关键。Linux系统因其开源、灵活和可定制性，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。选择适合机器学习任务的内核版本，并调整调度策略，例如使用`deadline`或`noop`I/O调度器，可以显著提升磁盘读写效率。
系统服务的管理同样重要。关闭不必要的后台服务，如打印服务、日历同步等，能够释放系统资源，让CPU和内存更专注于计算任务。
文件系统的选择也会影响性能。采用`ext4`或`XFS`等高性能文件系统，配合合理的挂载选项，如`noatime`，可以减少磁盘IO开销。
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安装必要的开发工具和库，如`CUDA`、`cuDNN`、`PyTorch`和`TensorFlow`，确保它们与系统版本兼容，避免因版本冲突导致性能下降。
使用`systemd`进行进程管理，合理设置资源限制，防止某个进程占用过多系统资源，影响整体性能。
定期更新系统和软件包，不仅有助于安全，还能利用最新的性能优化补丁，保持系统的高效运行。