由 dawei 在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和模型训练速度的关键。选择合适的操作系统版本，如Ubuntu或CentOS，能够提供更好的兼容性和稳定性。
安装时应优先考虑使用LTS（长期支持）版本，确保系统在较长时间内获得安全更新和技术支持。同时，根据硬件配置调整内核参数，可以显著提升I/O性能和内存管理效率。
AI绘图结果，仅供参考
配置文件系统时，推荐使用ext4或XFS，它们在处理大文件和高并发访问时表现更优。为避免磁盘碎片化，定期进行磁盘整理和优化也是必要的。
在网络设置方面，确保网卡驱动已正确安装，并调整TCP/IP参数以提高数据传输速率。对于分布式训练环境，使用高速网络接口（如InfiniBand）能有效减少通信延迟。
合理分配CPU和GPU资源，利用cgroups和NVIDIA Docker等工具进行资源隔离与调度，有助于提高多任务并行处理能力。•安装必要的开发工具链和库，如CUDA、OpenMPI，能加速算法实现和调试过程。
•持续监控系统性能，使用工具如top、htop、iostat等分析资源占用情况，及时调整配置以适应不断变化的工作负载需求。