高性能Linux环境：ML算力优化指南

高性能Linux环境是机器学习算力优化的基础。选择多核CPU、大内存和SSD存储能显著提升计算效率。

轻量级Linux发行版如Ubuntu或CentOS更适合ML任务，新内核能提供更好的硬件兼容性和性能支持。

安装NVIDIA驱动和CUDA工具包能充分发挥GPU的加速能力，确保框架版本与系统兼容。

分布式训练需要高速网络，RDMA技术可降低通信延迟，同时设置防火墙规则保障数据安全。

实时监控CPU、GPU和内存使用情况，利用top、htop和nvidia-smi等工具发现性能瓶颈。

AI幻想图，仅供参考

定期更新系统和软件，保持环境稳定，持续优化以提升整体算力表现。

（编辑：92站长网）

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