由 dawei 在机器学习训练过程中，Linux系统的性能优化至关重要。合理的系统配置能够显著提升模型训练效率，减少资源浪费。
内存管理是优化的关键环节之一。通过调整交换分区（swap）的使用策略，可以避免因内存不足导致的性能瓶颈。同时，合理设置内核参数如vm.swappiness，有助于平衡内存与磁盘的使用。
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CPU和I/O调度也是影响训练速度的重要因素。选择合适的调度器（如deadline或noop）能有效减少磁盘延迟，提高数据读取效率。利用CPU亲和性（affinity）将任务绑定到特定核心，可减少上下文切换带来的开销。
文件系统的选择同样不可忽视。XFS或ext4等高性能文件系统更适合处理大规模数据集，而使用SSD替代传统HDD能大幅提升读写速度。
网络配置也会影响分布式训练的表现。确保网络带宽充足，并优化TCP参数如net.ipv4.tcp_tw_reuse和net.core.somaxconn，有助于提高通信效率。
定期监控系统状态并进行日志分析，能够及时发现潜在问题。使用工具如top、htop、iostat等，可以帮助识别资源占用瓶颈。