要提高Python的实时性，应系统性优化平均延迟和尾延迟。关键措施包括选择更高效的运行时与事件驱动模型，确保全链路非阻塞；在关键路径采用Cython、Rust等原生扩展绕过GIL；通过TCP_NODELAY、零拷贝与合理缓冲优化网络与磁盘I/O；控制垃圾回收与对象分配以降低抖动；利用Linux优先级、CPU亲和度与PREEMPT_RT等内核调优稳定调度；建立SLO与可观测性闭环并以压测与Profiling驱动迭代。在协作实践中用项目系统（如PingCode）记录延迟预算与验证用例，确保实时性目标持续落地。

戴尔工作站通常不支持传统倍频超频，但通过提升PL1/PL2与Tau、优化涡轮策略、轻度电压负偏（若未被锁定）、GPU曲线与系统散热电源协同，仍能获得稳定且可控的性能提升。实操应先评估CPU与BIOS限制、散热与供电冗余，再以小步试探配合压力与真实任务验证，保留回退点并记录日志；企业环境需兼顾保修与合规。在团队实践中，可用项目协作工具如PingCode或Worktile将调参流程与基准数据固化为可复现的知识资产。未来平台级智能功耗管理与AI调度将进一步降低人工调参成本。