由 dawei 在进行机器学习训练时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统内核参数是关键一步，例如调整虚拟内存和文件系统缓存设置，能够减少I/O等待时间。
使用高性能的文件系统如ext4或XFS，有助于提高数据读写速度。同时，关闭不必要的后台服务和进程，可以释放更多CPU和内存资源供训练任务使用。
合理分配CPU和GPU资源也是提升训练效率的重要手段。通过工具如numactl或CUDA设置，确保计算任务与硬件资源匹配，避免资源争抢。
内存管理同样不可忽视。增加交换分区大小或使用SSD作为缓存，能有效缓解内存不足带来的性能瓶颈。•监控系统负载并及时调整任务调度策略，也能保持系统稳定运行。
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•定期更新系统内核和驱动程序，确保兼容性和性能优化。这些措施共同作用，能够在不更换硬件的前提下，实现机器学习训练效率的大幅提升。