高性能Linux环境优化：机器学习加速指南

选择长期支持的Linux发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，确保系统稳定性和安全更新周期。

配置高速SSD、大内存和多核CPU，深度学习任务需配备NVIDIA Tesla系列GPU以提升计算性能。

调整内核参数，如文件描述符限制和网络栈优化，增强I/O和网络效率，实时内核可降低延迟。

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安装开发工具链和必要库，使用Docker容器统一环境，减少依赖冲突并提高部署一致性。

部署Prometheus和Grafana监控系统资源，及时发现性能瓶颈，保障机器学习任务高效运行。

定期更新软件和内核，保持系统最新状态，防止漏洞影响整体性能。

结合硬件与软件优化策略，构建稳定高效的Linux环境，支撑复杂机器学习工作负载。

（编辑：站长网）

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