由 dawei 在进行机器学习训练时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统参数，能够释放硬件潜力，加快数据处理和模型迭代速度。
调整内核参数是优化的第一步。例如，修改`/etc/sysctl.conf`中的`vm.swappiness`值为10或更低，可以减少内存交换，避免因频繁换页导致的性能下降。
文件系统的选择也会影响性能。使用`ext4`或`XFS`等高性能文件系统，相比`ext3`能提供更好的I/O吞吐能力，适合处理大规模数据集。
合理设置CPU和内存资源分配同样重要。通过`cgroups`或`taskset`工具，可以将训练任务绑定到特定的CPU核心，减少上下文切换带来的开销。
禁用不必要的后台服务和图形界面，能够节省系统资源。对于仅用于训练的服务器，建议使用最小化安装，关闭非必要的进程和服务。
AI绘图结果，仅供参考
使用SSD作为主存储介质，能够大幅提升数据读取速度。同时，启用`readahead`和`noatime`选项，有助于优化磁盘访问模式。
•定期监控系统状态，利用`top`、`htop`、`iostat`等工具分析瓶颈所在，及时调整配置，确保系统始终处于最佳运行状态。