由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，硬件与软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU和存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备足够的扩展性以应对不断增长的数据需求。
AI绘图结果，仅供参考
内核参数的调整可以有效提升系统性能。例如，通过优化调度策略、调整I/O队列深度以及启用高效的内存管理机制，可以减少任务延迟并提高整体吞吐量。•使用实时内核或定制化内核模块也能满足特定应用的低延迟要求。
文件系统的选取对数据读写速度有直接影响。采用如XFS或Btrfs等高性能文件系统，结合SSD存储，能够加快模型训练和数据处理的速度。同时，合理配置RAID和缓存策略，有助于进一步提升数据访问效率。
在软件层面，利用容器化技术（如Docker）和资源隔离工具（如cgroups）可以更好地管理计算资源，避免资源争用。•部署分布式任务调度系统（如Kubernetes或Slurm）能够有效协调多个节点，提升大规模训练任务的执行效率。
•持续监控系统性能并进行调优是保持高效运行的重要环节。通过日志分析、性能计数器和自动化监控工具，可以及时发现瓶颈并做出相应调整，从而确保机器学习工作流始终在最佳状态下运行。