在构建Linux高性能平台以优化机器学习工作流时，硬件选择是关键因素。使用高速SSD、多核CPU和GPU加速卡能够显著提升数据处理和模型训练的速度。

操作系统层面的优化同样重要。通过调整内核参数、启用实时调度策略以及优化文件系统性能，可以减少计算任务的等待时间，提高整体效率。

软件栈的选择与配置也直接影响性能表现。采用高效的编译器、优化的库（如MKL、CUDA）以及合适的容器化工具（如Docker）有助于提升代码执行效率和资源利用率。

AI绘图结果，仅供参考

网络和存储的优化也不可忽视。在分布式训练中，确保节点间通信低延迟和高带宽，同时使用并行文件系统可以有效减少数据传输瓶颈。

•监控和调优工具的使用能帮助识别性能瓶颈。利用Prometheus、Grafana等工具进行实时监控，并根据数据反馈持续优化系统配置。