由 dawei 在构建高性能Linux系统以支持机器学习工作流时，硬件与软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU和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。
操作系统层面的调整同样不可忽视。通过内核参数优化，如调整I/O调度器、内存管理策略以及网络栈配置，可以有效减少延迟并提高吞吐量。•启用实时内核或使用专门的Linux发行版，如Ubuntu Server或CentOS，能进一步增强系统的稳定性和响应速度。
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软件工具链的优化也至关重要。采用高效的编译器、预编译库和容器化技术（如Docker）有助于提升开发与部署效率。同时，合理配置环境变量和资源限制，可避免资源争用，保障任务的顺利执行。
数据处理环节需要特别关注。利用分布式文件系统（如HDFS或Ceph）和并行计算框架（如Spark或MPI），可以加速大规模数据的读写与处理。•对数据进行合理的分片和缓存策略设计，也能有效降低I/O瓶颈。
•监控与日志分析是持续优化的基础。通过引入Prometheus、Grafana等工具，可以实时掌握系统性能指标，及时发现并解决潜在问题。同时，完善的日志记录机制有助于快速定位故障，提升整体运维效率。