由 dawei 在运行机器学习任务时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统参数是第一步，例如调整内核的调度策略和进程优先级，有助于更高效地利用CPU资源。
使用SSD硬盘替代传统HDD可以大幅提升数据读取速度，这对需要频繁访问数据的机器学习模型训练尤为重要。同时，确保磁盘I/O没有瓶颈，可以通过监控工具如iostat来识别并解决。
AI绘图结果，仅供参考
内存管理同样关键。机器学习任务通常占用大量内存，适当增加交换分区（swap）可以防止因内存不足导致的崩溃。但应避免过度依赖交换空间，因为这会降低整体性能。
合理使用多线程和并行计算能有效提升任务执行速度。在代码层面，利用Python的multiprocessing模块或分布式框架如Dask，可以充分利用多核CPU的优势。
另外，关闭不必要的后台服务和进程，减少系统资源的浪费，也是提高性能的有效方法。可以通过systemctl或top命令查看并管理这些服务。