由 dawei 在构建高性能Linux环境时，选择合适的操作系统版本是关键。推荐使用长期支持（LTS）的发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，这些版本在稳定性和安全性方面表现优异，能够为机器学习任务提供可靠的底层支持。
硬件配置直接影响机器学习模型的训练速度。建议配备高性能的CPU、大容量内存以及多块GPU。对于深度学习任务，NVIDIA GPU配合CUDA工具包能显著提升计算效率，同时确保显卡驱动和CUDA版本与所用框架兼容。
文件系统的选择同样重要。采用ext4或XFS等高性能文件系统，可以优化数据读写速度。•使用SSD替代传统HDD，能大幅减少I/O延迟，加快数据加载过程。
网络配置也不容忽视。在分布式训练中，高速网络连接能减少节点间的通信延迟。使用RDMA技术或优化TCP/IP参数，有助于提升集群性能。
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•定期监控系统资源使用情况，利用工具如top、htop、nvidia-smi等，及时发现并解决瓶颈问题。合理调整内核参数和进程优先级，也能进一步提升整体运行效率。