由 dawei 在机器学习任务中，Linux系统的性能优化可以显著提升训练和推理效率。合理配置系统资源是第一步，包括调整内核参数、优化文件系统以及管理进程优先级。
使用高性能的文件系统如XFS或ext4能够提高数据读写速度，尤其是在处理大规模数据集时效果明显。同时，启用SSD的TRIM功能有助于维持磁盘性能。
内存管理同样关键。通过调整swap空间大小和使用内存优化工具如`mlockall`可以减少页面交换带来的延迟。•为机器学习进程分配合适的CPU核心，利用`taskset`或`numactl`实现CPU亲和性设置，能有效提升计算效率。
网络配置也不容忽视。对于分布式训练任务，确保网络带宽充足并优化TCP/IP参数，例如调整`net.core.rmem_max`和`net.core.wmem_max`，可减少通信瓶颈。
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•定期监控系统状态，使用`top`、`htop`、`iostat`等工具分析资源占用情况，及时发现并解决性能瓶颈，是持续优化的重要手段。