在构建高性能Linux系统以支持机器学习应用时，硬件和软件的协同优化是关键。选择合适的CPU、GPU以及高速存储设备能够显著提升计算效率，同时确保系统具备良好的扩展性。

内核配置对性能有直接影响。使用专门优化过的内核版本，如Linux Real-Time内核，可以减少延迟并提高任务调度的实时性。•调整内核参数，如文件描述符限制和网络栈设置，有助于提升整体吞吐能力。

文件系统的选择同样重要。对于大规模数据处理，采用XFS或Btrfs等高性能文件系统能够提供更好的读写速度和稳定性。合理配置I/O调度器，如Deadline或CFQ，也能优化磁盘访问效率。

资源管理工具如cgroups和systemd可以有效控制进程资源分配，避免资源争用导致的性能瓶颈。同时，利用NUMA（非统一内存访问）架构优化内存访问路径，能进一步提升多核系统的性能。

网络优化也不容忽视。通过调整TCP参数、启用RDMA技术或使用高性能网卡驱动，可以降低通信延迟，提升分布式训练的效率。

AI绘图结果，仅供参考

最终，持续监控和调优是保持系统高性能的关键。使用工具如Prometheus、Grafana和perf进行性能分析，有助于及时发现并解决潜在问题。