高性能Linux系统搭建：优化ML工作流

在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，硬件和软件的协同优化是关键。选择合适的CPU架构、足够的内存以及高速存储设备能够显著提升训练和推理效率。

内核版本的选择直接影响系统性能，推荐使用长期支持（LTS）版本，并根据实际需求进行内核编译，启用必要的驱动和模块以减少延迟。

文件系统的选择同样重要，XFS或ext4在处理大文件和高并发访问时表现优异，建议根据数据量和I/O模式进行合理配置。

网络配置方面，确保千兆或万兆网卡正确驱动，使用SR-IOV或RDMA技术可降低通信延迟，提升分布式训练效率。

2025AI生成内容，仅供参考

在ML工作流中，资源调度工具如Cgroups和Kubernetes可以帮助合理分配CPU、GPU和内存资源，避免资源争抢导致的性能瓶颈。

定期监控系统指标，利用Prometheus和Grafana进行可视化分析，及时发现并解决潜在的性能问题。

最终，结合具体应用场景持续调优，才能实现稳定高效的ML工作流运行环境。

（编辑：52站长网）

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