打造极致ML性能：Linux环境优化指南

在Linux环境下构建高性能机器学习系统，需要从底层硬件到操作系统层面进行全面优化。选择合适的内核版本和调度策略是提升计算效率的关键一步。

系统调优应从CPU频率控制开始，通过调整CPU governor设置为performance模式，确保在计算密集型任务中获得最大性能。同时，合理配置NUMA（非统一内存访问）架构，可以显著减少跨节点的内存访问延迟。

AI设计稿，仅供参考

文件系统的选择对I/O性能有直接影响。使用ext4或XFS等高性能文件系统，并合理配置挂载选项，如noatime和discard，可以有效提升数据读写速度。

网络配置也需针对性优化，特别是在分布式训练场景中，调整TCP窗口大小、启用SACK和ECN等选项，能够提升网络吞吐量并减少延迟。

监控与调优工具的使用不可或缺。借助perf、top、htop等工具实时分析系统资源占用情况，结合Prometheus和Grafana建立可视化监控体系，能够帮助快速定位性能瓶颈。

（编辑：51站长网）

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