构建高性能Linux系统：赋能机器学习效能飞跃

　　在机器学习的开发与部署过程中，Linux系统的性能直接影响到模型训练和推理的效率。作为云成本优化工程师，我们深知系统调优对于提升计算资源利用率和降低运营成本的重要性。

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　　内存管理同样不可忽视。合理设置交换分区大小、优化内存分配策略，能够避免因内存不足导致的频繁换页现象，从而提高整体系统响应速度。启用透明大页（THP）可进一步提升内存访问效率。

　　在多线程和并行计算场景中，CPU亲和性设置和调度器优化能够确保计算任务更均匀地分布在各个核心上，减少上下文切换开销，提升并行处理能力。

　　同时，监控工具的使用也是系统优化的重要环节。通过Prometheus、Grafana等工具实时跟踪系统指标，可以帮助我们快速定位瓶颈，并根据实际负载动态调整资源配置。

　　构建高性能Linux系统不仅是一项技术挑战，更是实现机器学习效能飞跃的关键路径。通过精细化调优，我们能够在有限的云资源下释放更大的计算潜力，为业务增长提供坚实支撑。

（编辑：草根网）

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