优化Linux环境加速机器学习性能

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调整内核参数是优化的重要一步。例如，增加文件描述符限制可以支持更多并发连接，这对于多线程训练任务非常关键。同时，调整虚拟内存设置也能帮助系统更好地管理内存资源。

使用SSD作为系统盘和数据存储介质能大幅提升I/O性能。相比传统HDD，SSD的读写速度更快，这对频繁读取大规模数据集的机器学习任务尤为重要。

合理分配CPU和GPU资源同样不可忽视。通过设置进程优先级和使用NVIDIA的CUDA工具包，可以充分利用GPU加速计算任务，缩短训练时间。

定期清理无用日志和缓存文件，保持系统整洁，有助于提升整体运行效率。关闭不必要的后台服务也能释放更多系统资源供机器学习任务使用。

（编辑：52站长网）

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