在计算机领域中，Linux操作系统一直以其高度的稳定性和安全性而闻名。而在人工智能领域，TensorFlow框架则是非常热门且广泛使用的深度学习工具。然而，为了在Linux系统上充分利用TensorFlow的强大功能，需要考虑到CPU的性能因素。

在Linux系统中进行深度学习任务时，CPU的性能至关重要。尤其是对于一些中小型的深度学习模型或者在资源有限的情况下，使用CPU来运行TensorFlow是一个非常常见的选择。相比于GPU，虽然CPU的计算速度较慢，但是CPU在分支判断和逻辑运算上的性能优势更为明显。因此，在一些特定的情况下，使用CPU来运行TensorFlow并不失为一个明智的选择。

然而，要保证在Linux系统上充分利用CPU的性能来运行TensorFlow，需要考虑到一些关键因素。首先，要确保系统中的CPU性能足够强劲，通常建议使用多核心的CPU来运行深度学习任务。此外，还需要合理地设置TensorFlow的参数，以充分利用CPU的多核心优势。例如，在创建会话时，可以通过设置"inter_op_parallelism_threads"和"intra_op_parallelism_threads"参数来控制TensorFlow的并行计算能力，以最大程度地提高CPU的利用率。

除了在TensorFlow的参数设置上做出调整，还可以通过一些优化策略来进一步提高CPU在Linux系统上的性能表现。例如，可以采用一些高效的矩阵运算库来加速TensorFlow在CPU上的计算过程，如Intel Math Kernel Library（MKL）或OpenBLAS。此外，还可以通过对代码进行优化或者采用一些特定的编译选项来提高CPU的计算效率，例如使用OpenMP来实现多线程加速。

总的来说，虽然在深度学习领域中GPU的计算速度更快，但是在一些特定情况下，利用CPU在Linux系统上运行TensorFlow依然具有一定的优势。通过合理地设置TensorFlow的参数，采用高效的矩阵运算库以及对代码进行优化，可以最大程度地提高CPU在Linux系统上的性能表现，从而更好地满足深度学习任务的需求。