由 dawei 在机器学习项目中，搭建一个高效的Linux环境是提升训练和推理速度的关键。Linux系统因其稳定性、灵活性和丰富的工具链，成为许多数据科学家和工程师的首选平台。
AI绘图结果，仅供参考
选择合适的Linux发行版可以显著影响性能。Ubuntu和CentOS是常见的选择，它们提供了良好的软件兼容性和长期支持。安装时应优先考虑服务器版本，避免不必要的图形界面占用资源。
硬件配置同样重要。使用SSD代替传统硬盘能加快数据读取速度，而多核CPU和GPU则能加速计算密集型任务。NVIDIA CUDA和cuDNN库的安装可进一步释放GPU的潜力。
软件优化也不容忽视。合理配置内核参数、调整文件系统挂载选项以及使用高性能的编译器如GCC或Clang，都能提高程序运行效率。同时，确保所有依赖库保持最新版本以获得性能改进。
•监控和调优是持续提升系统性能的重要手段。通过工具如top、htop、nvidia-smi等，可以实时了解系统资源使用情况，并根据需求进行调整。