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在运行机器学习任务时，Linux系统的性能优化可以显著提升计算效率。合理配置系统资源是关键的第一步。
调整内核参数有助于提高I/O吞吐量和内存管理效率。例如，修改`/etc/sysctl.conf`文件中的`vm.swappiness`值可以减少不必要的交换操作，从而加快数据处理速度。
使用SSD作为主存储设备能够大幅提升读写速度，尤其是对于大规模数据集的加载和模型训练非常有帮助。同时，确保文件系统采用高性能的格式如ext4或XFS。
合理分配CPU和GPU资源也是优化的重要方面。通过`taskset`命令可以将特定进程绑定到特定核心，避免资源争抢。对于GPU加速任务，确保CUDA驱动和相关库已正确安装并更新至最新版本。
AI绘图结果，仅供参考
监控系统状态可以帮助发现瓶颈。使用`top`、`htop`、`iostat`等工具实时查看CPU、内存和磁盘使用情况，及时调整任务分配或硬件配置。
•定期清理无用日志和缓存文件，保持系统整洁，也有助于维持良好的运行性能。
