由 dawei 在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和数据处理能力的关键。选择合适的Linux发行版可以为后续优化打下坚实基础。
为了确保系统稳定性与性能，建议使用长期支持（LTS）版本的Linux发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream。这些版本提供了更长的安全更新周期和更稳定的内核。
硬件配置方面，应优先考虑高速SSD、大容量内存以及多核CPU。对于深度学习任务，配备多个GPU并安装NVIDIA驱动程序能显著加速模型训练过程。
AI绘图结果，仅供参考
内核参数调优有助于提高系统响应速度和资源利用率。例如，调整swappiness值可减少交换分区的使用，从而提升整体性能。
文件系统的选择也会影响I/O性能。推荐使用ext4或XFS文件系统，它们在处理大量小文件时表现更为稳定和高效。
安装必要的开发工具和库，如Python、CUDA、cuDNN和PyTorch，能够为机器学习框架提供良好的运行环境。
•定期监控系统资源使用情况，并根据实际需求进行动态调整，是保持高性能运行的重要手段。