高性能Linux：机器学习极致优化

AI绘制图，仅供参考

高速CPU、大容量内存和GPU加速服务器是首选，SSD取代HDD能显著提升数据处理效率。

操作系统优化同样关键，轻量级发行版如Ubuntu Server或CentOS能减少资源浪费。

新内核版本带来更好的驱动支持，关闭非必要服务可释放更多系统资源。

网络配置直接影响分布式训练效果，高带宽和低延迟协议如RDMA不可或缺。

DNS和路由规则需合理设置，避免网络成为性能瓶颈。

软件环境依赖关系复杂，容器技术如Docker能确保部署一致性。

深度学习框架如PyTorch和TensorFlow应根据硬件特性进行编译优化。

性能监控工具如top、htop、iostat能帮助发现系统瓶颈。

定期更新系统和软件，保持最佳运行状态，提升长期稳定性。

（编辑：站长网）

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