由 dawei 优化Linux系统性能对于加速机器学习任务至关重要。•确保系统内核版本是最新的，因为新版本通常包含性能改进和硬件支持增强。
调整系统参数可以显著提升性能。例如，修改`/etc/sysctl.conf`文件中的网络和内存相关参数，如`net.core.somaxconn`和`vm.swappiness`，有助于减少延迟并提高资源利用率。
使用SSD代替传统硬盘可以大幅提升数据读取速度，特别是在处理大规模数据集时。同时，合理配置文件系统，如使用ext4或XFS，能更好地支持大文件操作。
AI绘图结果，仅供参考
在运行机器学习任务时，合理分配CPU和GPU资源也很重要。使用`taskset`或`numactl`工具可以将进程绑定到特定的CPU核心，减少上下文切换带来的开销。
启用透明大页（Transparent Huge Pages）可以减少页面表项的数量，从而降低内存访问的延迟。不过需根据具体应用调整此设置，以避免潜在的性能问题。
监控系统资源使用情况是持续优化的关键。利用`top`、`htop`、`iostat`等工具，可以及时发现瓶颈并进行针对性调整。