我是如何把48核心96线程的服务器跑瘫痪的 / 开普饭

昨天兴高采烈的租到了一个50人共享的服务器，详见：明码标价之共享96线程384G内存服务器

今天就马上跑了一下TCGA中COAD的数据。之前因为自己的电脑是windows，没法用R调用多核，导致DESeq这一步怎么也过不去。

在我按下dds <- DESeq(dds）这个命令时，内心充满了喜悦，心想这回哥搞来了大杀器治你。结果一个小时过去了，毫无反应。

正当我觉得，这是什么破服务器，是不是给老子限速了的时候。

群里的唐老师发来了他64秒就跑完了与我相当的数据量。这时候我才发现，原来是我一直在用一个核心在跑。于是我在网上找到了这么一段命令。

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("BiocParallel") library("BiocParallel") register(MulticoreParam(30))##这步就是启用核心数量

然后再加上网上找来的代码：

dds <- DESeq(dds,parallel =TRUE,modelMatrixType = "expanded",betaPrior = TRUE)

打开服务器，使用top命令一看，妥了！

多核启用成功。然后就等着收获的季节吧。结果手头有点事情，把这茬给忘了。没过多久，唐老师发来了警告。我把服务器cpu跑的满满的

卧槽，吓尿了，赶紧把任务停了。人家跑了60多秒，我这十几分钟都没结束。肯定是我的代码有问题，然后我就顺着捋。

结果发现在分组信息的部分。我把本来没有配对的分组加了进去。500多个样本被分成了400多组。导致了运算量极大。

主要是下面这两步：

paire_info <- as.factor(as.numeric(as.factor(substring(TCGA_id,1,12)))) dds <-DESeqDataSetFromMatrix(countData=exprSet, colData=metadata, design=~paire_info+sample, tidy=FALSE)

应该把配对部分去掉

dds <-DESeqDataSetFromMatrix(countData=exprSet, colData=metadata, design=~sample, tidy=FALSE)

同时，应该是

dds <- DESeq(dds,parallel =TRUE,modelMatrixType = "expanded",betaPrior = TRUE)

这部分命令里面后面那部分突破了开始的核心设置的限制，导致了过多核心的占用。把它改成

dds <- DESeq(dds,parallel =TRUE）

问题终于解决了。最后提醒大家，像这种成熟的数据，如果别人告诉你是1分钟。那你就盯一分钟。如果两分钟了还没结束。那肯定是你代码的问题。别像我一样扔在那忘了，用一个bug让服务器算了个寂寞。

作者：wscx猿链接：https://www.jianshu.com/p/5bf32c5cb97a 来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

我是如何把48核心96线程的服务器跑瘫痪的

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