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模型训练速度的关键。选择合适的Linux发行版可以为后续优化打下坚实基础，推荐使用如Ubuntu或CentOS等稳定且社区支持良好的系统。
硬件配置方面，应优先考虑高性能的CPU、大容量内存以及高速存储设备。对于深度学习任务，配备多块NVIDIA GPU能显著加速训练过程，同时确保主板支持PCIe 4.0等高速接口。
系统内核优化同样重要。通过调整内核参数，如增加文件描述符限制、优化网络栈设置，可以提升系统整体性能。•启用实时内核（RT Kernel）有助于减少延迟，适合对响应时间敏感的应用。
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软件环境的配置也需细致处理。安装必要的开发工具链，如GCC、Python及其依赖库，并根据需求选择合适的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。使用容器技术（如Docker）可提高环境一致性与部署效率。
•监控与日志管理是保障系统稳定运行的重要手段。部署Prometheus和Grafana进行资源监控，结合ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行日志分析，有助于及时发现并解决问题。