AI绘图结果，仅供参考
在构建高性能Linux平台时，选择合适的硬件配置是基础。CPU应优先考虑多核高主频的型号，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，以支持并行计算需求。内存容量需根据数据集大小进行合理规划，通常建议至少32GB以上，对于大规模训练任务则需要更高。
操作系统层面，使用轻量级发行版如Ubuntu Server或CentOS可以减少资源占用。内核版本应保持更新，以获得更好的硬件兼容性和性能优化。同时，调整系统参数如文件描述符限制、网络缓冲区等，能显著提升整体效率。
软件栈的选择同样关键。推荐使用专门为机器学习优化的库，如CUDA和cuDNN加速GPU计算，以及OpenBLAS提升CPU运算性能。容器化技术如Docker可确保环境一致性，避免依赖冲突问题。
网络与存储方面，采用高速SSD作为系统盘和数据存储介质，可大幅缩短I/O等待时间。对于分布式训练场景，配置万兆以太网或InfiniBand互连，有助于降低节点间通信延迟。
•监控与调优工具不可或缺。通过Prometheus、Grafana等工具实时跟踪CPU、内存、GPU利用率，结合perf、strace等分析性能瓶颈，从而实现精准优化。