机器学习系统的性能优化是一项非常重要的工作，尤其是针对性能差异进行优化。性能差异可能指的是模型训练和推理时的时间、内存、计算资源等方面的差异，也可能指不同硬件或环境下的性能表现差异。针对性能差异的机器学习性能优化有以下几个方面的工作和方法。

一、模型优化

1. 精简模型：对于性能较差的模型，可以进行模型压缩和简化，去除一些冗余的参数和结构，以达到减小模型大小和提升性能的目的。

2. 硬件优化：针对不同硬件平台，针对性地优化模型结构和代码实现，充分利用硬件的特性（例如GPU的并行计算能力），以提升性能。

3. 深度学习加速器：利用专门的深度学习加速器（如TPU、FPGA等）进行模型推理，优化计算性能。

二、数据预处理优化

1. 数据降维：对于大规模数据集，可以采用数据降维技术（如PCA）减少特征维度，以减小计算复杂度和提升性能。

2. 数据增强：针对性能差异较大的数据集，可以进行数据增强，增加训练数据的多样性，提升模型鲁棒性和泛化能力。

三、算法优化

1. 分布式学习：针对大规模数据和计算需求，采用分布式学习算法，充分利用集群计算资源进行模型训练，提升性能。

2. 压缩算法：采用模型压缩算法（如剪枝、量化等）对模型进行优化，减小模型尺寸，提升推理性能。

四、运行环境优化

1. 容器化部署：采用容器化技术（如Docker、Kubernetes等）对机器学习系统进行部署，有效管理资源，提升系统稳定性和性能。

2. 环境配置优化：根据不同硬件、操作系统和软件环境，对机器学习系统的运行环境进行针对性优化，提升系统性能。

综上所述，针对性能差异的机器学习性能优化需要综合考虑模型优化、数据预处理优化、算法优化和运行环境优化等方面的工作和方法，以提升机器学习系统的性能和效率。这也是机器学习工程师在实际工作中需要不断探索和优化的重要课题。