在机器学习的训练过程中，系统性能直接影响模型迭代效率。Linux系统作为大多数深度学习框架的运行环境，其优化对于提升计算资源利用率至关重要。

选择合适的内核版本可以显著提升系统响应速度和稳定性。通常建议使用长期支持（LTS）版本，并根据硬件特性调整内核参数，例如调整I/O调度器和内存管理策略。

合理配置文件系统也能加快数据读取速度。采用ext4或XFS等高性能文件系统，并确保磁盘分区布局符合数据访问模式，有助于减少I/O瓶颈。

利用CPU和GPU的并行计算能力是提升训练效率的关键。通过设置CPU亲和性、限制进程优先级以及正确安装CUDA驱动，可以让GPU充分发挥作用。

网络带宽和存储速度同样影响大规模数据集的加载效率。使用SSD代替传统硬盘，并优化网络传输协议，能够有效缩短数据准备时间。

AI绘图结果，仅供参考

•监控系统资源使用情况有助于及时发现性能瓶颈。借助工具如top、htop和nvidia-smi，可以实时掌握CPU、内存和GPU的负载状态。