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分布式网格计算部署指南(master 单向 SSH)
把 CNO 网格计算分发到多台 Linux 服务器并行。适配"大部分机器异地、 只有 master 能 SSH 进 worker"的网络。
1. 架构(master 单向 SSH 推/拉)
master(WSL2) 异地 worker
tasks.json (本地 flock 安全) (无常驻进程)
├ 派任务: ssh worker "nohup run_one.py ─▶ 被动执行单点
│ --teff X ... &" 跑完写本地 conv.json + .7
├ 取状态: ssh worker "python3 dist_check ◀─ 被动提供结果
│ .py --results results"
└ 取种子: scp worker:.7 master(收敛点) ◀─ 汇聚到 master results/
供后续点的 seed_step 查找
核心原则:
- 只需 master → worker 单向 SSH(worker 在 NAT 后也行,不回连 master)
- 任务队列只在 master 本地(
fcntl.flock强一致,零并发风险) - worker 无常驻进程:master 直接 SSH 执行
run_one.py/seed_step.py跑单点 - 冷启动零依赖(seed=None,LTE grey 自建大气)→ 绝大多数点完美分布式
- 种子库就是 master 本地
results/:收敛点的.7大气(393KB/点)由 master scp 取回汇聚于此,run_grid.find_seed扫描该目录给后续冷启动失败的点做 seed_step 回退。无需任何外部对象存储。 - 大产物留 worker 本地(
.spec等 13MB)→ 不跨网传
2. 并发安全(重点)
任务队列 tasks.json 只在 master 本地文件,用 fcntl.flock 排他锁保护。
master 多线程管理多台 worker,但所有 claim/report 都走本地 flock,无跨机并发问题。
worker 完全不碰 tasks.json。
3. 一次性环境准备
3.1 master(本机 WSL2)
# pyyaml 可选(有则用,无则用内置极简解析器,零 pip 也能跑)
pip3 install pyyaml 2>/dev/null || echo "用内置解析器,无需 pip"
3.2 每台 worker(异地机器)
只需:
- python3(系统自带)
- openssh-server(让 master 能 SSH 进来)
- tlusty 树(二进制 + 原子数据)
sudo apt install python3 openssh-server
worker 不需要 curl、不需要 pip、不需要 SSH 回 master。
3.3 SSH 免密配置(master → worker,单向即可)
# 1. 生成密钥对(已有可跳过)
ls ~/.ssh/id_ed25519.pub || ssh-keygen -t ed25519 -N "" -f ~/.ssh/id_ed25519
# 2. 推公钥到每台 worker(这一步会要求输一次密码)
ssh-copy-id user@worker1
ssh-copy-id user@worker2
# 3. 验证免密(BatchMode 不弹交互提示,dist_master 用的就是这个模式)
ssh -o BatchMode=yes user@worker1 "echo ok"
localhost 也要配(如果 workers 里包含 localhost):
# WSL 默认没跑 sshd,先启动
sudo apt install openssh-server -y
sudo service ssh start
# localhost 的 host key 首次连接需要确认,BatchMode 下会报
# "Host key verification failed",必须预先加入 known_hosts:
ssh-keyscan -H localhost >> ~/.ssh/known_hosts 2>/dev/null
# 自己 SSH 自己也要公钥:
ssh-copy-id localhost
# 验证
ssh -o BatchMode=yes localhost "echo ok"
踩坑:WSL 重启后 sshd 不会自启。加到
~/.bashrc:sudo service ssh start 2>/dev/null或者每次手动
sudo service ssh start。
worker 不需要 SSH 回 master。
3.4 分发 TLUSTY 树到每台 worker(首次,约 2GB)
在 master 上对每台 worker:
TARGET=user@worker1
REMOTE_ROOT=~/DataSheel/tlusty # 记到 dist_config.yaml 的 tlusty_root
# 优先用 rsync(支持 --exclude)
rsync -avz --exclude='cno_grid/results' --exclude='*.log' --exclude='__pycache__' \
/home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/ $TARGET:$REMOTE_ROOT/
没有 rsync 时用 scp 替代(注意 scp 不支持 --exclude):
# 只推必要子目录,不要推整个树(避免跟踪符号链接)
ssh $TARGET "mkdir -p $REMOTE_ROOT/{tlusty,synspec,cno_grid}"
scp /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/tlusty/tlusty.exe $TARGET:$REMOTE_ROOT/tlusty/
scp /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/synspec/synspec.exe $TARGET:$REMOTE_ROOT/synspec/
scp -r /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/data $TARGET:$REMOTE_ROOT/
scp -r /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/src \
/home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/templates \
/home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/seeds \
/home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/config_dense.yaml \
$TARGET:$REMOTE_ROOT/cno_grid/
踩坑:scp -r 会跟踪符号链接! 本地
cno_grid/results -> /mnt/e/fmq/grid(几百 MB 历史结果),scp -r cno_grid/会把链接指向的实际内容全推过去。 worker 不需要 master 的 results(它自己建),所以:
- 用 rsync +
--exclude='results',或- 用 scp 时只推
src/ templates/ seeds/ config*.yaml,不推整个目录
3.5 分发 cno_grid 代码到每台 worker(每次代码更新)
rsync -avz --exclude='results' --exclude='*.log' --exclude='__pycache__' \
--exclude='tasks.json' \
/home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/ \
$TARGET:$REMOTE_ROOT/cno_grid/
无 rsync 时:
scp -r src/ templates/ seeds/ config_dense.yaml $TARGET:$REMOTE_ROOT/cno_grid/
3.6 验证 worker 部署完整性
ssh $TARGET "ls $REMOTE_ROOT/tlusty/tlusty.exe \
$REMOTE_ROOT/synspec/synspec.exe \
$REMOTE_ROOT/data/gfVIS99.dat \
$REMOTE_ROOT/cno_grid/src/run_one.py \
$REMOTE_ROOT/cno_grid/templates/cno_atmos.5.tpl"
全部列出无报错即可。
3.7 种子源(master 本地 results/)
种子(收敛点的 .7 大气)只存在 master 本地的 results/ 目录:
- 每个收敛模型在
results/<model_name>/<model_name>.7,附带conv.json - master 回收异地 worker 的收敛结果时,用 scp 把
.7取回到这个目录 - 冷启动失败的点做 seed_step 回退时,
run_grid.find_seed扫描该目录, 按同 family (Teff/logg/logHe) 的 CNO 最近邻 → 全局最近邻选取种子
无需任何外部对象存储(七牛/OSS 等)。worker 端完全不碰种子库。
3.8 从单机切分布式时(已有 results 里的收敛点)
如果之前用 run_grid.py 跑过一批,已收敛的 .7 已经在 results/<name>/<name>.7
里——这正是分布式 master 查找种子的位置,无需任何额外操作。
确认种子可用:
RESULTS=<你的 results 实际路径> # 如 /mnt/e/fmq/grid
echo "收敛种子数: $(find $RESULTS -maxdepth 2 -name '*.7' | wc -l)"
注意:旧的
.seeds_remote/目录(七牛时代的本地缓存)已不再使用, 可以删除。master 现在直接扫results/。
4. 配置 dist_config.yaml
master:
workdir: /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid
grid_config: /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid/config_dense.yaml
results: results
workers:
- host: localhost # 本机也算 worker
tlusty_root: /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54
nproc: 22
- host: dckj@192.168.7.102 # 异地机器
tlusty_root: ~/DataSheel/tlusty
nproc: 35
# ... 每台机器一项
5. 运行
5.1 预览(dry-run)
cd /home/dckj/program/tlusty/tl208-s54/cno_grid
python3 src/dist_master.py dist_config.yaml --dry-run
# 输出:待计算 N 点,总并发 X 核,预计 ~Y 小时 + 部署检查清单
5.2 全量跑
nohup python3 src/dist_master.py dist_config.yaml > results/dist_run.log 2>&1 &
5.3 监控
tail -f results/dist_run.log # master 视角(每 20s 打印状态计数)
cat results/grid_status.json # 汇总
# 看某台 worker 的某个任务日志:
ssh user@worker1 "tail ~/tlusty/tl208-s54/cno_grid/worker_jobs/<模型名>.log"
5.4 断点续算
中断后重跑同一命令,已 done 的点自动跳过(tasks.json 持久化在 master)。
6. 工作流程(master 内部)
1. init tasks.json(5120 点;本地已 converged 标 done,其余 pending)
- 按难度排序(CNO 总量升序 → Teff 升序 → logg 降序 → logHe 升序)
- 每个 task 标注 wave 编号(同 CNO 总量归同一 wave)
2. 每台 worker 一个管理线程,并发跑:
循环:
a. SSH 查 worker 正在跑的进程数 → 空闲槽 = nproc - running
b. 每个空闲槽:本地 flock 领一个 pending→running(wave 门控:
只从最小未完成 wave 取任务,低金属 wave 全终态后才开放下一 wave)
c. SSH 调 dist_check.py 查 worker 已完成的点:
- 收敛 → scp .7 回 master results/ → 标 done
- 未收敛 → 扫 master 本地 results/ 找邻居种子 → scp 种子到 worker → SSH 派 seed_step.py 重试
- seed_step 仍失败 → 标 failed(物理极限)
3. 全部终态 → 写 grid_status.json
Wave 门控的意义:低金属点易收敛,先算完产出 .7 种子;高金属点冷启动 困难,需要种子做 seed_step。如果无序派发,高金属点在种子还没产出时就被派出 去冷启动 → 失败 → 无种子可救 → 标 failed。wave 串行保证种子链从低金属向 高金属递进。实测:无序提交时 60K 收敛率 25%,wave 调度后期望 >50%。
7. 文件清单
| 文件 | 角色 | 运行在哪 |
|---|---|---|
src/dist_master.py |
master 调度器(推/拉/seed_step/汇总) | master |
src/dist_check.py |
worker 状态查询(被 SSH 调用) | 每台 worker |
src/claim_task.py / report_task.py |
任务原子操作(master 本地调) | master |
src/run_one.py |
单点冷启动执行器(被 SSH 调用) | 每台 worker |
src/seed_step.py |
单点种子步进执行器(被 SSH 调用) | 每台 worker |
dist_config.yaml |
分布式配置 | master |
tasks.json |
任务队列(运行时生成) | master |
dist_worker.py已废弃(旧双向模型残留),当前架构不用。
8. 带宽与时间估算
| 项 | 大小 | 说明 |
|---|---|---|
| 单点计算 | 1200-2500s | 主耗时 |
| SSH 派任务 | ~1KB/点 | 命令字符串,可忽略 |
| 取 conv.json | 1.6KB/点 | 经 SSH,可忽略 |
| 取种子 .7(收敛点) | 393KB/点 | scp 回 master,2Mbps≈1.6s |
| seed_step 种子推送 | 393KB/点 | 仅失败点,少数 |
| 跨网传输占比 | <5% | 相比计算可忽略 |
5120 点 / 2台×57核 ≈ 24 小时(vs 单机 100+ 小时)。
9. 从单机 run_grid.py 迁移到分布式
已有 run_grid.py 跑了一部分,想切换到 dist_master.py 续算:
# 1. 停掉正在跑的 run_grid.py
ps aux | grep run_grid
kill <pid>
# 2. 确保 dist_config.yaml 的 grid_config 指向同一个网格配置
# (如 config_dense.yaml),results 指向同一个结果目录
# 3. 预上传种子(见 3.8 节),否则高金属点 seed_step 无种子可用
# 4. 启动分布式(--force-init 重建 tasks.json,已收敛的自动标 done 跳过)
python3 src/dist_master.py dist_config.yaml --force-init
两边用同一个 results/ 目录、同一套 gen_input5.model_name() 命名,
init_tasks 会扫 results/<name>/conv.json 里 converged=true 的标为
done,完全兼容。
注意:切换后不要再用
run_grid.py跑同一个 results 目录, 否则两边同时写同一个模型目录会冲突。
10. 故障排查
| 现象 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused |
WSL 没跑 sshd | sudo service ssh start |
Host key verification failed |
BatchMode 下首次连接不弹确认 | ssh-keyscan -H localhost >> ~/.ssh/known_hosts |
| scp 把 results 全推到 worker 了 | scp -r 跟踪符号链接 |
用 rsync --exclude 或只推 src/templates/seeds |
FileNotFoundError: '~/xxx/tlusty.exe' |
tlusty_root 用了 ~/,Python 不展开 ~ |
dist_config.yaml 改成绝对路径 /home/user/... |
| worker 收到派发但 run_one 立刻退出 | 路径错 / 缺库 / 二进制架构不符 | 手动 SSH 跑一遍 run_one.py 看报错 |
| master 派不出去 | SSH 免密没配好 | ssh -o BatchMode=yes user@host "echo ok" |
| worker 算了但 master 没回收 | 看 worker_jobs/<name>.log |
dist_check.py 是否能列出 |
| tasks.json 读到半截 JSON 崩溃 | 并发写时读方未加锁(已修复) | 升级 dist_master.py(用 _read_tasks + tmpfile rename) |
| 任务一直 running | worker 进程崩了 | master 每 2 小时自动重派(stale_sec) |
| 种子找不到(seed_step 失败) | master 本地 results/ 里还没有收敛的邻居点 | 等低金属 wave 先算完产出种子;或先单机跑一批易收敛点 |
| 单机模式仍可用 | — | python3 src/run_grid.py config_dense.yaml(完全不受影响) |
11. 安全提示
- 本架构无需任何外部云服务凭证(不再使用七牛/OSS),无密钥泄露风险
- SSH 用密钥免密,不用密码