构建Linux高性能环境，极速优化机器学习效能

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　　针对机器学习工作负载，合理设置Linux系统的调度策略和进程优先级至关重要。通过调整cgroups（控制组）参数，可以对计算资源进行精细化管理，避免资源争抢导致的性能下降。使用实时内核或预加载机制也能进一步缩短任务启动时间。

　　文件系统的选择同样影响整体性能。采用如XFS或Btrfs等支持大文件和高并发访问的文件系统，有助于提升数据读取速度。同时，合理配置I/O调度器，例如使用deadline或noop模式，能够优化磁盘访问效率。

　　网络配置也是不可忽视的一环。对于分布式训练场景，确保网络带宽充足且延迟低是保证多节点协同工作的基础。通过调整TCP窗口大小、启用RDMA技术等方式，可以大幅提高数据传输效率。

　　持续监控系统状态并进行性能调优是保障长期稳定运行的重要手段。利用Prometheus、Grafana等工具，可以实时跟踪CPU、内存、磁盘及网络的使用情况，及时发现并解决潜在问题。

（编辑：草根网）

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