在构建高性能Linux系统以支持机器学习任务时，硬件和软件的协同优化至关重要。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率。
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内核配置是影响系统性能的关键因素之一。通过调整内核参数，如I/O调度器、内存管理策略和进程调度优先级，可以更好地适应机器学习工作负载的需求。
使用高效的文件系统对于数据密集型任务尤为重要。例如，XFS或ext4文件系统在处理大文件和高并发访问时表现优于其他选项，有助于减少I/O瓶颈。
调整系统资源限制也是优化的一部分。合理设置ulimit值、控制进程数量以及优化线程池配置，可以避免资源争用并提高整体吞吐量。
为机器学习框架（如TensorFlow或PyTorch）定制环境同样重要。确保使用最新版本的库，并根据硬件特性进行编译优化，可以大幅提升模型训练和推理速度。
监控系统性能并进行持续调优是保持高效运行的必要步骤。利用工具如top、htop、iostat和perf，可以识别性能瓶颈并针对性地进行优化。