由 dawei 在构建Linux高性能环境时，硬件与软件的协同优化至关重要。选择适合的CPU、GPU和高速存储设备能够显著提升机器学习任务的执行效率。同时，确保系统内核版本足够新，以支持最新的性能优化特性。
内存管理是提升计算性能的关键因素之一。合理配置交换分区（swap）可以防止内存不足导致的系统崩溃，但应避免过度依赖交换空间，以免影响整体性能。使用内存优化工具如tmpfs可加快临时数据处理速度。
文件系统的选择同样重要。XFS或ext4等高性能文件系统能提供更好的I/O吞吐能力，适合大规模数据读写操作。•启用SSD的TRIM功能有助于维持磁盘性能。
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在机器学习环境中，合理配置CUDA和cuDNN可以充分发挥GPU的计算潜力。确保驱动版本与深度学习框架兼容，并通过调整批处理大小和模型结构来优化资源利用率。
网络配置也不容忽视。对于分布式训练场景，使用高速网络接口（如10Gbps或更高级别）并优化TCP/IP参数，可以大幅减少通信延迟，提高整体训练效率。