由 dawei 在构建Linux高性能平台时，选择合适的硬件配置是关键。高性能的CPU、大容量内存以及高速SSD存储能够显著提升机器学习任务的执行效率。同时，确保系统内核和驱动程序保持最新，以获得最佳性能。
优化Linux系统的内核参数可以进一步提升性能。例如，调整I/O调度器、优化网络栈设置以及调整虚拟内存管理策略，都能有效减少延迟并提高吞吐量。这些调整应根据具体应用场景进行测试和验证。
使用高效的文件系统如ext4或XFS，有助于提高数据读写速度。对于大规模数据处理任务，合理规划磁盘分区和使用RAID技术也能增强系统的稳定性和性能。
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在机器学习工作流中，合理分配资源并利用多线程或多进程技术可以大幅提升计算效率。通过工具如Docker或Kubernetes进行容器化部署，不仅便于管理，还能实现资源的动态分配与调度。
监控系统性能并进行持续调优是保持高效率的重要环节。使用工具如Prometheus和Grafana可以实时跟踪CPU、内存和网络使用情况，帮助及时发现瓶颈并进行优化。