数据湖潜水员：极速优化Linux跑ML

数据湖潜水员深知，Linux是机器学习的基石，但并非所有系统都能发挥其全部潜力。优化Linux环境，是提升ML训练效率的关键一步。

调整内核参数能显著改善性能，例如增加文件描述符限制和调整I/O调度器。这些改动虽小，却能让数据吞吐量翻倍。

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合理配置CPU亲和性，让计算密集型任务集中在特定核心上，避免资源争抢。这在多线程ML框架中尤为重要。

选择合适的文件系统，如XFS或Btrfs，能更好地支持大规模数据读写。它们的元数据处理能力远超传统EXT4。

监控系统指标是优化的基础，使用工具如top、iostat和perf，能快速定位瓶颈。数据湖潜水员总能在问题发生前预判。

保持系统更新，利用最新的Linux内核特性，如cgroups和命名空间，能进一步提升资源管理效率。

（编辑：站长网）

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