Linux调优秘籍：榨干算力训练AI

AI绘制图，仅供参考

调整swap使用策略能有效避免内存不足带来的卡顿。设置vm.swappiness参数可控制交换行为。

选择合适的I/O调度器能减少磁盘延迟。deadline或noop调度器在数据密集型任务中表现更佳。

CPU亲和性设置让任务绑定到特定核心，降低上下文切换开销，提升并行效率。

文件系统选择影响数据读写速度。XFS或ext4适合大规模数据集，SSD比HDD快得多。

网络配置对分布式训练至关重要。优化TCP参数能提升通信效率，减少延迟。

监控工具如top、iostat能帮助发现资源占用问题，及时调整系统参数。

每次训练前检查系统配置，确保所有优化措施已生效。

（编辑：站长网）

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