由 dawei 在机器学习训练过程中，Linux系统的性能优化至关重要。合理的系统配置能够显著提升训练效率，减少资源浪费。
内存管理是优化的关键之一。确保系统有足够的内存分配给训练任务，避免频繁的交换操作。可以通过调整swap空间或使用内存缓存来提高性能。
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CPU和GPU的利用率同样需要关注。合理设置进程优先级，确保训练任务能充分利用计算资源。使用工具如top、htop或nvidia-smi可以实时监控资源状态。
文件系统的选择也会影响性能。采用高性能的文件系统如ext4或XFS，并合理配置I/O调度器，有助于加快数据读取速度。
网络配置也不容忽视。在分布式训练中，网络延迟和带宽直接影响通信效率。使用高速网络接口并优化TCP参数可以有效提升整体性能。
•定期更新系统内核和驱动程序，以获得最新的性能改进和稳定性修复。保持系统整洁，移除不必要的服务和进程，有助于释放更多资源用于训练任务。