由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件与软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备良好的扩展性。
内核配置对性能有直接影响。通过调整内核参数，如调度器策略、I/O队列深度和内存管理设置，可以更好地适应机器学习任务的高并发需求。•启用实时内核或使用定制内核也能进一步提升响应速度。
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文件系统的选择同样重要。对于大规模数据处理，采用如XFS或Btrfs等高性能文件系统能提高读写效率。合理配置RAID和SSD缓存机制，有助于减少I/O瓶颈。
网络配置也不容忽视。在分布式训练中，低延迟、高带宽的网络环境是保障模型同步的关键。使用RDMA技术或优化TCP/IP参数，可有效提升通信效率。
软件层面，合理利用容器化技术如Docker和Kubernetes，有助于资源隔离与管理。同时，结合高性能计算库（如CUDA、MKL）及优化后的编译器，能够充分发挥硬件潜力。