由 dawei 在机器学习项目中，搭建一个高效的Linux环境是提升训练和推理速度的关键。Linux系统以其稳定性、灵活性和强大的命令行工具受到广泛欢迎，能够为深度学习框架提供良好的支持。
AI绘图结果，仅供参考
选择合适的Linux发行版是第一步。Ubuntu和CentOS是常见的选择，它们拥有活跃的社区和丰富的软件包，便于安装和配置深度学习所需的依赖库。
安装必要的软件和库，如CUDA、cuDNN和PyTorch或TensorFlow，可以显著提升GPU利用率。确保系统内核版本与驱动兼容，避免因版本不匹配导致性能下降。
优化系统配置也能提高效率。调整内核参数、启用NUMA支持以及合理分配CPU和内存资源，有助于减少计算过程中的瓶颈。
使用容器技术如Docker可以统一开发和生产环境，简化部署流程并保证一致性。同时，定期清理无用文件和更新系统，有助于保持系统的高效运行。
•监控系统资源使用情况，利用工具如NVIDIA DCGM或Prometheus，可以帮助识别性能问题并及时调整配置。