由 dawei 在构建高性能Linux环境时，选择合适的操作系统版本至关重要。推荐使用长期支持（LTS）的发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，这些版本提供稳定性和安全性，同时具备良好的硬件兼容性。
硬件配置直接影响机器学习任务的执行效率。建议使用多核CPU、大容量内存以及高速SSD存储设备。对于深度学习任务，配备高性能GPU可以显著提升训练速度，NVIDIA系列显卡通常具有更好的驱动支持和优化。
内核优化是提升系统性能的关键步骤。可以通过调整内核参数，如增加文件描述符限制、优化网络栈配置，以及启用透明大页（THP）来提高内存访问效率。•使用实时内核（RT Kernel）可减少任务调度延迟。
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软件环境的合理配置同样不可忽视。安装必要的开发工具链，如GCC、Python及相关的科学计算库（NumPy、SciPy等），并确保依赖项版本兼容。使用容器技术（如Docker）可以简化环境部署与管理。
系统监控与调优工具能够帮助识别性能瓶颈。安装如top、htop、iostat和perf等工具，可以实时分析CPU、内存和磁盘I/O使用情况，从而进行针对性优化。