在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件和软件的协同优化是关键。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，同时确保系统具备良好的扩展性和稳定性。
操作系统层面的配置同样不可忽视。通过调整内核参数，例如优化调度策略、启用实时内核模块或调整I/O调度器，可以有效减少延迟并提高吞吐量。•合理设置内存管理机制，如使用大页内存（HugePages）可降低虚拟内存开销。
网络与数据传输也是影响性能的重要因素。在分布式机器学习场景中，采用高速网络接口（如InfiniBand）并优化TCP/IP栈参数，有助于减少通信瓶颈。同时，使用高效的文件系统（如XFS或Btrfs）并合理规划数据存储结构，能进一步提升读写速度。
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对于机器学习框架的部署，建议使用轻量级容器化技术（如Docker）或虚拟化方案，以实现资源隔离与快速部署。同时，利用系统监控工具（如Prometheus和Grafana）实时跟踪资源使用情况，有助于及时发现并解决性能瓶颈。
最终，持续的性能调优和测试是保障系统稳定运行的核心。通过基准测试工具（如MLPerf）评估系统表现，并根据实际负载动态调整配置，才能实现机器学习应用的极致性能。