由 dawei 在构建Linux高性能平台时，选择合适的硬件和操作系统配置是关键。高性能计算通常依赖于强大的CPU、高速内存以及高效的存储系统。使用Linux系统可以充分利用其内核优化和资源管理能力，为机器学习工作流提供稳定且可扩展的基础。
为了提升性能，建议采用SSD作为主存储设备，并合理配置RAID阵列以提高读写速度。同时，确保系统内核版本足够新，以便支持最新的硬件驱动和性能优化功能。•调整系统参数如文件描述符限制和网络缓冲区设置，也能显著改善整体性能。
在软件层面，合理选择和配置机器学习框架至关重要。例如，TensorFlow和PyTorch都提供了针对Linux系统的优化版本，能够充分利用GPU加速计算。安装CUDA和cuDNN等工具包，可以进一步提升深度学习任务的执行效率。
自动化脚本和CI/CD流程也是优化工作流的重要手段。通过编写高效的Shell或Python脚本，可以减少人工干预，提高任务执行的一致性和可靠性。同时，利用Docker容器化技术，能够确保环境一致性，避免因依赖问题导致的性能瓶颈。
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•持续监控系统资源使用情况，及时发现并解决性能瓶颈。使用工具如Prometheus和Grafana进行实时监控，有助于快速定位问题并进行针对性优化。