由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，硬件与软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备良好的扩展性。
内核配置对性能有直接影响。通过调整内核参数，例如优化调度策略和内存管理，可以减少任务延迟并提高并发处理能力。•启用实时内核模块有助于降低任务响应时间。
文件系统的选择同样重要。采用适合大规模数据读写的文件系统，如XFS或Btrfs，能够提升I/O性能。同时，合理配置磁盘缓存和使用SSD加速存储层，能有效缩短数据加载时间。
网络优化也是不可忽视的一环。在分布式训练场景中，低延迟、高带宽的网络连接至关重要。使用RDMA技术或优化TCP/IP栈设置，可显著提升节点间通信效率。
•监控与调优工具的使用能帮助持续优化系统表现。利用Prometheus、Grafana等工具实时跟踪资源使用情况，并根据实际负载动态调整资源配置，是实现高效机器学习工作流的重要手段。