Linux性能调优：极速赋能机器学习

Linux系统性能调优是提升机器学习效率的关键步骤。合理配置内核参数和进程调度，能有效释放硬件潜力。

选择高性能文件系统如XFS或Btrfs，可显著改善数据读写速度，减少训练等待时间。

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内存管理优化同样重要，合理设置交换分区和内存池，避免因内存不足影响任务执行。

GPU加速是机器学习的利器，安装NVIDIA驱动和CUDA工具包，可充分发挥GPU并行计算能力。

多线程与分布式框架如MPI、Spark，能充分利用多核CPU和集群资源，提升模型训练效率。

实时监控系统资源使用情况，借助top、htop、iostat等工具，及时发现性能瓶颈。

定期更新系统及依赖库，确保获得最新的性能优化和安全补丁，维持系统稳定运行。

（编辑：站长网）

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