Linux性能调优：加速机器学习训练

Linux性能调优对机器学习训练至关重要，合理分配系统资源能显著提升计算效率。

选择高效的文件系统如XFS或Btrfs，可优化数据读取速度，减少I/O延迟。

内存管理策略影响整体性能，配置合适的交换分区和内存池能避免资源瓶颈。

GPU加速是提升训练速度的关键，安装NVIDIA驱动和CUDA工具包可充分利用显卡算力。

多线程与分布式框架如MPI或Spark，有助于挖掘多核CPU和集群的潜力。

实时监控工具如top、iostat等，能帮助快速定位并解决性能问题。

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定期更新系统及依赖库，确保获得最新的性能优化和功能改进。

（编辑：91站长网）

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