R包mlr用多核耗尽内存

Question

我正在尝试运行并行使用 mlr R 包的可重现示例，为此我找到了使用 parallelStartMulticore (link) 的解决方案. 运行项目也有 packrat。

代码运行在工作站和小型服务器上正常运行，但运行在具有扭矩批处理系统的 HPC 中运行会导致内存耗尽。似乎 R 线程是无限产生的，与常规 linux 机器相反。我尝试切换到 parallelStartSocket，效果很好，但我无法使用 RNG 种子重现结果。

这是一个最小的例子：

library(mlr)
library(parallelMap)
M <- data.frame(x = runif(1e2), y = as.factor(rnorm(1e2) > 0))

# Example with random forest 
parallelStartMulticore(parallel::detectCores())
plyr::l_ply(
  seq(100), 
  function(x) {
    message("Iteration number: ", x)

    set.seed(1, "L'Ecuyer")
    tsk <- makeClassifTask(data = M, target = "y")

    num_ps <- makeParamSet(
      makeIntegerParam("ntree", lower = 10, upper = 50), 
      makeIntegerParam("nodesize", lower = 1, upper = 5)
    )
    ctrl <- makeTuneControlGrid(resolution = 2L, tune.threshold = TRUE)

    # define learner
    lrn <- makeLearner("classif.randomForest", predict.type = "prob")
    rdesc <- makeResampleDesc("CV", iters = 2L, stratify = TRUE)

    # Grid search in parallel
    res <- tuneParams(
      lrn, task = tsk, resampling = rdesc, par.set = num_ps, 
      measures = list(auc), control = ctrl)

    # Fit optimal params
    lrn.optim <- setHyperPars(lrn, par.vals = res$x)
    m <- train(lrn.optim, tsk)

    # Test set
    pred_rf <- predict(m, newdata = M)

    pred_rf
  }
)
parallelStop()

HPC 的硬件是 HP Apollo 6000 System ProLiant XL230a Gen9 服务器 blade 64 位，配备 Intel Xeon E5-2683 处理器。如果问题来自扭矩批处理系统、硬件或上述代码中的任何缺陷，我将忽略。 HPC的sessionInfo()：

R version 3.4.0 (2017-04-21)                                                                                                                                                       
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)                                                                                                                                             
Running under: CentOS Linux 7 (Core)                                                                                                                                               

Matrix products: default                                                                                                                                                           
BLAS/LAPACK: /cm/shared/apps/intel/parallel_studio_xe/2017/compilers_and_libraries_2017.0.098/linux/mkl/lib/intel64_lin/libmkl_gf_lp64.so                                          

locale:                                                                                                                                                                            
[1] C                                                                                                                                                                              

attached base packages:                                                                                                                                                            
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base                                                                                                               

other attached packages:                                                                                                                                                           
[1] parallelMap_1.3   mlr_2.11          ParamHelpers_1.10 RLinuxModules_0.2

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_0.12.14        splines_3.4.0       munsell_0.4.3      
 [4] colorspace_1.3-2    lattice_0.20-35     rlang_0.1.1        
 [7] plyr_1.8.4          tools_3.4.0         parallel_3.4.0     
[10] grid_3.4.0          packrat_0.4.8-1     checkmate_1.8.2    
[13] data.table_1.10.4   gtable_0.2.0        randomForest_4.6-12
[16] survival_2.41-3     lazyeval_0.2.0      tibble_1.3.1       
[19] Matrix_1.2-12       ggplot2_2.2.1       stringi_1.1.5      
[22] compiler_3.4.0      BBmisc_1.11         scales_0.4.1       
[25] backports_1.0.5

Answer 1

"multicore" parallelMap 后端使用 parallel::mcmapply，应该为 [=14= 中的每个评估创建一个新的 fork()ed 子进程] 然后快速杀死那个进程。根据您用来计算内存使用情况/活动进程的内容，可能会误报内存并显示已经死亡（并且仅存活几分之一秒）的子进程，或者杀死已完成的进程由于某种原因，进程没有发生。

可能出现的问题：

批处理系统无法正确跟踪内存使用情况，无法单独计算每个子进程的父进程内存。 /usr/bin/free 是否实际报告 30GB 已消失而脚本是运行？作为一个更简单的测试用例，考虑 (运行 in an empty R session)
```
xxx <- 1:1e9
parallel::mclapply(1:4, function(x) {
  Sys.sleep(60)
}, mc.cores = 4)
```
这应该使用大约 4 GB 的内存。如果，在子进程的60秒内，报告的内存使用量是16GB左右，就是这个问题。
内存报告是准确的，但由于某些原因，内存 space 在子进程中发生了很大变化（触发许多 COW 写入），例如因为垃圾收集。在 tuneParams() 调用之前调用 gc() 有帮助吗？
机器上的某些设置阻止 "parallel" 程序包终止子进程。以下：
```
parallel::mclapply(1:4, function(x) {
  xxx <<- 1:1e9 ; NULL
}, mc.cores = 4)
Sys.sleep(60)
```
应该会占用大约 16 GB 的内存，但请立即释放。如果内存在 Sys.sleep（以及剩余的 R 会话）期间仍然被使用，则可能是这个问题。

R包mlr用多核耗尽内存

R package mlr exhausts memory with multicore

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mlr