由 dawei 在机器学习项目中，Linux环境的性能优化对于提升训练效率和模型推理速度至关重要。合理配置系统参数可以显著改善计算资源的利用率。
AI绘图结果，仅供参考
调整内核参数是优化的第一步。例如，修改sysctl.conf文件中的net.core.somaxconn和vm.swappiness值，有助于减少网络延迟并控制内存交换行为。
使用高性能文件系统如XFS或Btrfs能提高数据读写速度。同时，确保磁盘I/O调度器设置为deadline或noop模式，以减少随机访问时的延迟。
对于GPU加速的机器学习任务，安装合适的驱动和CUDA工具包是基础。•通过nvidia-smi监控GPU使用情况，可以帮助识别瓶颈并进行针对性优化。
合理设置进程优先级和CPU亲和性也能提升整体性能。使用nice和taskset命令调整进程的运行优先级，确保关键任务获得足够的计算资源。
•定期清理无用日志和缓存文件，保持系统整洁，有助于维持稳定的运行环境。结合监控工具如Prometheus和Grafana，可以实时跟踪系统状态并及时调整配置。