Linux神优化：机器学习效率飙升

AI绘制图，仅供参考

调整内核参数能显著改善I/O和内存管理，比如降低vm.swappiness值，减少交换分区的频繁使用。

使用SSD硬盘替代HDD，配合ext4或XFS文件系统，能让数据读取速度大幅提升。

安装GCC、OpenBLAS以及CUDA和cuDNN等工具，能充分利用CPU和GPU的计算能力。

通过top或htop监控系统负载，及时关闭无用进程，释放宝贵的资源。

清理日志和缓存，保持系统干净，避免因冗余数据影响运行速度。

合理配置资源，让Linux成为机器学习任务的强大后盾。

每一次优化都是对效率的极致追求，让模型训练更快更稳。

（编辑：站长网）

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