日报 — 2026-02-27
今日概览
- 做了什么： 分析了实验室 HDD_POOL 存储分布、梳理了 Slurm GPU 节点申请与稳定连接方案，并查询了 M14 基线评估（Pi0、Pi0.5、BC-RNN）的全量结果
- 怎么做的： 通过并行 shell 命令扫描各用户目录大小、查询 Slurm 集群分区状态与账户权限、读取 outputs/evaluation_logs 下的 JSON 结果文件来获取信息
- 有什么用： 明确了集群 GPU 资源申请方式与 pam_slurm_adopt 限制，确认了 M14 的关键发现（学习策略在错误场景上存在严重分布偏移），为 M15 LoRA 微调实验提供了必要性依据
在天河 HPC 集群上完成了存储空间分析、Slurm GPU 节点申请流程梳理，并确认了 M14 基线评估结论（Pi0/BC-RNN 在错误恢复场景上几乎零成功率）
今日任务
架构与策略
- ✅ M14 基线评估结果查询（Pi0、Pi0.5、BC-RNN） — 读取 outputs/evaluation_logs 下的评估日志，确认 M14 全量结果：BC-RNN 成功率 0.28%，Pi0/Pi0.5 成功率 0%，Random baseline 的 Recovery Progress 反而最高（0.0199）
实现与修复
- ✅ Slurm GPU 节点申请与连接方式梳理 — 梳理了 tianhexy-a 集群可用的 Slurm 命令（srun/salloc/sbatch 等）、ai 与 xy-a800 分区的空闲节点、pam_slurm_adopt 限制、以及 tmux+salloc 稳定连接方案
- ✅ HDD_POOL 存储空间分析 — 分析了整个 sysu_gbli2xy_1 目录下各用户占用情况，识别出最大用户（chenjunye ~5.1TB）和公共共享目录（miniconda3、robotics_dataset、VLA_data），文件系统整体使用率 81%
- ❌ 查找"evaluate on training set"的历史修改记录 — 用户记得曾要求将 Pi0.5 & BC-RNN 评估改为在训练集上评估，AI 在代码库、git 历史和 memory 文件中均未找到对应修改痕迹，会话中断后无法继续追溯
问题与解决方案
关键问题
1. 直接 SSH 到计算节点被 pam_slurm_adopt 拒绝（Access denied: you have no active jobs on this node）
解决方案: 必须先通过 salloc 分配资源获取 JOBID，再通过 srun –jobid=
关键洞察: 该集群采用 pam_slurm_adopt 安全策略，计算节点对无 job 的用户完全关闭 SSH，与普通 HPC 集群行为不同
一般问题
2. AI 无法找到用户提及的"evaluate on training set"修改记录
解决方案: 未解决；AI 建议用户进一步描述修改的具体内容（是初始条件固定？还是 train/test split？），以便重新定位
关键洞察: 跨会话的对话历史对 AI 不可见，如果修改未落入代码或 MEMORY.md，则完全无法追溯
3. du 命令扫描超大目录（miniconda3、chenshiyu、VLA_data 等）反复超时，120 秒和 300 秒均无法完成
解决方案: 改用 tmpdir + 后台并行进程（每个目录单独 fork）、将超时设为 600 秒，最终获取了 VLA_data（248GB）和其他部分目录的大小；仍有 5 个目录因体积过大（预计 >2TB 每个）无法在合理时间内扫完
关键洞察: 共享 Lustre 文件系统上的 du 速度受 inode 数量和网络延迟双重限制，超大目录只能用并行+超时策略估算
人类思路 vs AI 思路
战略层面
历史操作记忆
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户记得在之前某次会话中要求将评估改为"在训练集上评估"，并直接询问结果 |
| AI | AI 无法访问跨会话历史，只能在代码库中搜索痕迹，最终未能复现用户的记忆 |
差异分析: 人类对自己过去的操作有持续记忆，而 AI 的记忆依赖于代码落地或显式写入 MEMORY.md
实现层面
存储分析范围
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户看到 AI 只分析了自己的目录（29GB），主动要求扩展到同组所有用户的目录，以获取全局视角 |
| AI | AI 默认只分析了用户请求目录（tangzijia），未主动建议或扩展到同组其他用户 |
差异分析: 人类有全局视野和团队意识，AI 倾向于字面执行最小范围的任务
AI 局限性
重要局限
- 跨会话记忆缺失：用户提到的"evaluate on training set"修改未被记录到 MEMORY.md 或代码中，导致 AI 完全无法回溯，只能反问用户
一般局限
- du 扫描策略不够高效：AI 多次串行尝试（120s→300s→600s 超时）才最终改用并行方案，浪费了较多交互轮次
- 初始分析范围过窄：AI 未主动建议分析整个组目录，需要用户补充要求后才扩展
今日收获
核心收获
- M14 关键结论：BC-RNN 成功率 0.28%，Pi0/Pi0.5 为 0%，Random 的 Recovery Progress（0.0199）反而高于所有学习策略，说明学习策略在错误注入场景下存在严重分布外泛化失败，直接证明了 M15 LoRA 微调的必要性
实践收获
- tianhexy-a 集群采用 pam_slurm_adopt，GPU 节点不支持直接 SSH；ai 和 xy-a800 分区的 GPU 未注册 GRES，申请时无需 –gres 参数；推荐 tmux + salloc 保持稳定会话
- 实验室 HDD_POOL 文件系统整体使用率已达 81%；最大用户为 chenjunye（~5.1TB），共享 miniconda3 和 robotics_dataset 各占约 1-2TB；应定期清理历史 checkpoint
会话摘要
✅ M14 基线评估结果查询（Pi0、Pi0.5、BC-RNN、Random） 05:57:24.584 | claude_code 用户询问之前启动的 Pi0 和 BC-RNN 评估进展。AI 通过读取 outputs/evaluation_logs 目录，汇总了 M14 全量评估结果：649 个 PickPlace 错误场景上，BC-RNN 成功率 0.28%，Pi0/Pi0.5 完全为 0%，Random 的 Recovery Progress 反而最高。AI 指出这直接证明了 M15 LoRA 微调的必要性。
✅ Slurm GPU 节点申请与稳定连接全流程梳理 05:18:36.275 | claude_code 用户希望了解集群 Slurm 命令和 GPU 节点申请方式。AI 探索了 tianhexy-a 集群配置、ai 与 xy-a800 分区的空闲节点、账户权限，发现 pam_slurm_adopt 限制直接 SSH 到计算节点。最终提供了 salloc 交互式分配、sbatch 批处理、tmux 稳定会话三种完整方案。
✅ HDD_POOL 存储空间分析：各用户目录占用情况 04:28:09.784 | claude_code 用户请求分析实验室共享存储空间。AI 先分析了用户自己目录（29GB），后在用户要求下扩展到同组所有用户。通过多轮并行 du 扫描（多次超时后改用 tmpdir+并行策略）最终获取了大部分目录大小，识别出 chenjunye（~5.1TB）为最大用户，整个文件系统使用率 81%，剩余 1.5PB。
🔄 查找 Pi0.5 & BC-RNN 训练集评估修改记录 07:57:48.382 | claude_code 用户记得曾要求将评估改为在训练集上进行，询问该修改结果。AI 在代码库、git 历史和 MEMORY.md 中均未找到对应痕迹；用户打断搜索后转而询问 evaluate_mimicgen.py 等文件，AI 同样未发现相关修改。会话最终以 AI 反问用户具体修改内容结束，未能解决。
Token 用量
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 2,398,136 |
| 输入 Token | 1,229 |
| 输出 Token | 4,345 |
| Cache 创建 | 161,084 |
| Cache 读取 | 2,231,478 |
| Cache 命中率 | 93.3% |
| 总费用 (USD) | $0.4475 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | Cache 创建 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| claude-haiku-4-5-20251001 | 1,229 | 4,345 | 161,084 | 2,231,478 | $0.4475 | 100.0% |