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016d0ac | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 | #!/usr/bin/env bash
# ModelArts entrypoint:v3 机制家族的 Cycles/OptiX 渲染分片。
# 不用 BlenderProc —— cmp_render_rollout_v3.py 走的是纯 bpy,少一层依赖少一处失败点。
set -euo pipefail
# ---- bundle 从哪来
# 默认:脚本自己就住在 bundle 里(bundle 由 ModelArts 的 code_dir 从 OBS 下发)。
# ⚠️ 但**本地往 OBS 直传这条路实测走不通**:2026-08-06 传 0.38GB 的渲染 bundle,
# 40 分钟只上去 21MB(整池共享的出口带宽),照这速度要 10 小时。
# 同一个包推 HuggingFace 只用了 **17 秒**。
# 所以给出第二条路:RENDER_BUNDLE_REPO 一给,就从 HF 拉 tar.gz 解到 /cache。
# 这和生成/探针那两条链路的做法一致(容器没有 OBS 凭据,只能拉公开 HF)。
if [[ -n "${RENDER_BUNDLE_REPO:-}" ]]; then
BUNDLE="${RENDER_BUNDLE_DIR:-/cache/render_bundle}"
if [[ ! -f "$BUNDLE/plan.json" ]]; then
mkdir -p "$BUNDLE"
export HF_ENDPOINT="${HF_ENDPOINT:-https://hf-mirror.com}"
export HF_HUB_DISABLE_XET=1
echo "[entry] 从 HF 拉渲染 bundle:${RENDER_BUNDLE_REPO}"
python3 - <<PY
import os, random, tarfile, time
from huggingface_hub import hf_hub_download
# ⚠️ 所有分片是**同时**起的,会在同一秒去抓同一个 374MB 文件,
# hf-mirror 直接回 429 Too Many Requests。2026-08-15 实测:4 个分片里
# shard3 当场 Failed,而且原来这里没有任何重试 —— 一次 429 就报废一张卡的整批活。
# 分片一多只会更糟(5k 那批是 16 片)。两手都要:错开起跑 + 指数退避重试。
idx = int(os.environ.get("SHARD_INDEX", "0"))
stagger = idx * 25 + random.uniform(0, 10)
print("[entry] 错开起跑:分片 %d 等 %.0fs 再拉包" % (idx, stagger), flush=True)
time.sleep(stagger)
path, last = None, None
for attempt in range(8):
try:
path = hf_hub_download(repo_id="${RENDER_BUNDLE_REPO}", repo_type="dataset",
filename="render_bundle.tar.gz", local_dir="/tmp/rbundle")
break
except Exception as exc:
last = exc
wait = min(20 * (2 ** attempt), 480) + random.uniform(0, 20)
print("[entry] 第 %d/8 次拉包失败(%s),%.0fs 后重试:%s"
% (attempt + 1, type(exc).__name__, wait, str(exc)[:200]), flush=True)
time.sleep(wait)
if path is None:
raise SystemExit("[entry] FATAL 拉包 8 次全失败,最后一次:%s" % last)
# 大小自检:hf_hub_download 断线时会把残缺文件当成功返回(权重那边吃过这个亏)
size = os.path.getsize(path)
print("[entry] 拉到 %.0f MB -> %s" % (size / 1e6, path), flush=True)
if size < 1e6:
raise SystemExit("[entry] FATAL 包只有 %d 字节,明显是残缺文件" % size)
with tarfile.open(path) as t:
t.extractall("${BUNDLE}")
print("[entry] 渲染 bundle 解包完成", flush=True)
PY
fi
# 大小核对:hf_hub_download 断线时会把残缺文件当成功返回(权重那边吃过这个亏)
if [[ ! -f "$BUNDLE/plan.json" ]]; then
echo "[entry] FATAL 解包后没有 plan.json,bundle 不完整"; exit 21
fi
NB=$(find "$BUNDLE" -name '*.npz' | wc -l)
echo "[entry] bundle 就位:$(du -sh "$BUNDLE" | cut -f1),轨迹 $NB 条"
else
BUNDLE="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../.." && pwd)"
fi
OUT="${RENDER_OUT_DIR:-/home/ma-user/modelarts/outputs/result_0}"
RT="${RENDER_RUNTIME_ROOT:-/home/ma-user/render_rt}"
mkdir -p "$OUT" "$RT"
echo "[entry] bundle=$BUNDLE out=$OUT shard=${SHARD_INDEX:-0}/${SHARD_COUNT:-1}"
# 驱动版本要打出来:OptiX 需要足够新的驱动,拿不到 OptiX 时这是第一个要看的数。
nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.total,driver_version --format=csv,noheader || true
# CPU 核数同样要记:万一真退回了 CPU,能不能算得动全看这个数。
# 上一次云上 7 小时零产物,单帧摊 208 秒,比本地 CPU 还慢 —— 就得靠这个数来判断
# 到底是"退回 CPU"还是"卡住不动",两者的处置完全不同。
echo "[entry] CPU: nproc=$(nproc) 可用核=$(python3 -c 'import os;print(len(os.sched_getaffinity(0)))' 2>/dev/null || echo '?')"
free -g 2>/dev/null | sed -n 's/^Mem:/[entry] 内存(GB) 总,已用,可用:/p' || true
# ---- 解包 Blender(离线,归档在 bundle 里;不走网络)
BL="$RT/blender-4.2.1-linux-x64"
if [[ ! -x "$BL/blender" ]]; then
ARCH="$BUNDLE/third_party/blender-4.2.1-linux-x64.tar.xz"
[[ -f "$ARCH" ]] || { echo "[entry] FATAL 缺 Blender 归档: $ARCH"; exit 3; }
echo "[entry] 解包 Blender ..."
t0=$SECONDS; tar -xJf "$ARCH" -C "$RT"; echo "[entry] 解包用时 $((SECONDS-t0))s"
fi
# 镜像刻意做得很小,不带 Blender 官方二进制链接的 X11 客户端库(即使 --background 也要)。
# 用仓库里已验证的便携运行库闭包(固定版本 Ubuntu Jammy deb + sha256,
# 明确不含 libc/CUDA/NVIDIA 驱动库),只挂 LD_LIBRARY_PATH,不污染系统。
PORTLIB="$BUNDLE/third_party/portable-runtime-libs/lib"
if [[ -d "$PORTLIB" ]]; then
export LD_LIBRARY_PATH="$PORTLIB${LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH}"
echo "[entry] 便携运行库: $(ls "$PORTLIB" | wc -l) 个 so"
else
echo "[entry] 警告:没有便携运行库,Blender 很可能起不来"
fi
"$BL/blender" --version | head -1
# ---- 转码分支:把已渲好的 PNG 序列编成 mp4,不渲染、不碰 GPU。
#
# 为什么并进渲染入口而不是单独一个脚本:转码要用 `$BUNDLE/tools/pilot/
# encode_png_to_mp4.py` 和 Blender 自带的 FFmpeg(镜像里没有 ffmpeg),
# 而"从 HF 拉 bundle 并解包"这一整套只在这个入口里被验证过。
# 单独写一个入口就得把那套逻辑抄一遍,迟早漂移。
#
# 为什么放在 OptiX 校验**之前**:转码是纯 CPU 活,没有 GPU 也该能跑通;
# 放在校验之后的话,一台没枚举到 OptiX 的机器会把转码作业也判死。
if [[ "${ENCODE_ONLY:-0}" == "1" ]]; then
IN="${ENCODE_INPUT_DIR:-/home/ma-user/modelarts/inputs/frames_0}"
echo "[entry] ==== 转码模式:$IN -> $OUT"
[[ -d "$IN" ]] || { echo "[entry] FATAL 输入目录不存在:$IN"; exit 30; }
NPNG=$(find "$IN" -name 'f0000.png' | wc -l)
echo "[entry] 输入里有 $NPNG 条序列,$(du -sh "$IN" 2>/dev/null | cut -f1)"
[[ "$NPNG" -gt 0 ]] || { echo "[entry] FATAL 一条 PNG 序列都没有"; exit 31; }
if command -v ffmpeg >/dev/null 2>&1; then ENC=ffmpeg; else ENC="$BL/blender"; fi
echo "[entry] 编码器 = $ENC"
# ⚠️ 必须把渲染计划传进去:时长是按机制分档的(49/81/121 帧),
# 用单一 --frames 去卡,短档的会被判"未渲完"而**静默跳过**,渲染白花。
PLANARG=()
if [[ -f "${RENDER_PLAN:-$BUNDLE/plan.json}" ]]; then
PLANARG=(--plan "${RENDER_PLAN:-$BUNDLE/plan.json}")
echo "[entry] 逐条帧数以计划为准:${RENDER_PLAN:-$BUNDLE/plan.json}"
else
echo "[entry] 警告:没有计划文件,全部按 ${ENCODE_FRAMES:-121} 帧卡,短档会被跳过"
fi
python3 "$BUNDLE/tools/pilot/encode_png_to_mp4.py" \
--input "$IN" --out "$OUT" --encoder "$ENC" \
--fps "${ENCODE_FPS:-24}" --crf "${ENCODE_CRF:-16}" \
"${PLANARG[@]}" \
--frames "${ENCODE_FRAMES:-121}" --workers "${ENCODE_WORKERS:-16}"
NMP4=$(find "$OUT" -name '*.mp4' | wc -l)
echo "[entry] 产物 $NMP4 个 mp4,合计 $(du -sh "$OUT" | cut -f1)"
# 数量必须对得上,少一条都要报 —— 静默少产是最难查的那种失败
[[ "$NMP4" -eq "$NPNG" ]] || { echo "[entry] FATAL 应有 $NPNG 个 mp4,只有 $NMP4"; exit 32; }
echo "[entry] DONE"
exit 0
fi
# ---- OptiX 硬校验:不允许静默退回 CPU
"$BL/blender" --background --python-expr "
import bpy, sys
p = bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences
# 每个后端都要把**完整设备表**打出来,而不只是命中的那个。
# 上一轮冒烟只打了命中项,结果 '[probe] backend=CUDA' 一行看过去像成功,
# 其实它说明的是 OptiX 一个设备都没枚举到 —— 这条信息当时被淹没了。
picked = None
for backend in ('OPTIX', 'CUDA'):
p.compute_device_type = backend
p.get_devices()
allv = [(d.name, d.type) for d in p.devices]
gpus = [d for d in p.devices if d.type == backend]
print('[probe] %s: 全部设备=%s 命中=%d' % (backend, allv, len(gpus)))
if gpus and picked is None:
picked = backend
print('[probe] 选定后端=%s' % picked)
if picked is None:
print('[probe] FATAL 没有可用 GPU 设备,Cycles 会退回 CPU')
sys.exit(7)
if picked != 'OPTIX':
print('[probe] 注意:OptiX 不可用,只能用 CUDA。A100 上 CUDA 比 OptiX 慢,'
'产能测算要按实测的 CUDA 数来,不能沿用本地 OptiX 的数字')
" || { echo "[entry] FATAL OptiX/CUDA 自检失败"; exit 7; }
# ---- 逐条渲染本分片的任务
python3 - <<'PYPLAN'
import json, os, pathlib
plan = json.loads(pathlib.Path(os.environ["RENDER_PLAN"]).read_text())
si, sc = int(os.environ.get("SHARD_INDEX", 0)), int(os.environ.get("SHARD_COUNT", 1))
mine = plan["items"][si::sc]
pathlib.Path("/tmp/_mine.json").write_text(json.dumps(mine))
print(f"[entry] 本分片 {len(mine)}/{len(plan['items'])} 条")
PYPLAN
python3 - <<PYRUN
import json, os, subprocess, threading, time, pathlib, hashlib
BL = "$BL/blender"
BUNDLE = "$BUNDLE"
OUT = "$OUT"
mine = json.loads(pathlib.Path("/tmp/_mine.json").read_text())
recs = []
for it in mine:
t0 = time.time()
# 用 rollout 落下来的**实际生效规格**(逐条扰动已打进去);没有才退回基准规格
spec_rel = it.get("spec_realized") or it["spec"]
if not pathlib.Path(f"{BUNDLE}/{spec_rel}").exists():
spec_rel = it["spec"]
cmd = [BL, "--background", "--python", f"{BUNDLE}/tools/pilot/cmp_render_rollout_v3.py", "--",
"--spec", f"{BUNDLE}/{spec_rel}", "--rollout", f"{BUNDLE}/{it['rollout']}",
"--out", f"{OUT}/{it['name']}", "--engine", os.environ.get("RENDER_ENGINE", "CYCLES"),
"--samples", os.environ.get("RENDER_SAMPLES", "256"), "--scale", "1.0",
# persistent_data:静态几何跨帧不重建 BVH。本地 H100 实测省 29%(2.370 -> 1.688 s/帧)
"--persistent", os.environ.get("RENDER_PERSISTENT", "1")]
if os.environ.get("RENDER_MAX_FRAMES"):
cmd += ["--max_frames", os.environ["RENDER_MAX_FRAMES"]]
# 输出必须**边跑边流**,不能 capture_output 攒到最后。
# 教训:云上那条渲染跑了 7 小时,日志里一个字都没有 —— 不是它没说话,
# 是父进程把管子堵住了,任务结束才会吐。既然它没结束,就永远看不到。
# 再配一个每条上限:超时就杀掉记 TIMEOUT,不允许一条把整个作业拖死。
per_item_timeout = int(os.environ.get("RENDER_ITEM_TIMEOUT_S", "1800"))
tail, timed_out = [], False
proc = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True,
bufsize=1)
# 超时必须由**独立看门狗**来判,不能写在读取输出的循环里。
# 这是踩过的坑:第一版把判断放进 `for line in proc.stdout`,而子进程真挂住时
# 恰恰一个字都不输出 —— 循环阻塞在 readline 上,超时那行代码永远轮不到执行。
# 结果就是"给挂起加的超时,唯独对挂起无效"。实测那次跑到 41 分钟仍没被杀掉。
def _watchdog():
if not _finished.wait(per_item_timeout):
timeout_flag.append(True)
print(f" [entry] 超过 {per_item_timeout}s 仍未结束,杀掉该条", flush=True)
try:
proc.kill()
except Exception:
pass
_finished = threading.Event()
timeout_flag = []
wd = threading.Thread(target=_watchdog, daemon=True)
wd.start()
try:
for line in proc.stdout:
line = line.rstrip()
tail.append(line)
del tail[:-400]
# Blender 每个采样都打一行,全转发会淹掉日志;只放行我们自己的标记和报错
if ("[render]" in line or "[probe]" in line or "Error" in line
or "error" in line or "Traceback" in line or "FATAL" in line):
print(f" {line}", flush=True)
proc.wait(timeout=60)
except Exception as e:
try:
proc.kill()
except Exception:
pass
print(f" [entry] 读取子进程输出出错: {e}", flush=True)
finally:
_finished.set()
timed_out = bool(timeout_flag)
rc = proc.returncode
dt = time.time() - t0
fr = len(list(pathlib.Path(f"{OUT}/{it['name']}").rglob("f*.png")))
ok = (rc == 0) and fr > 0 and not timed_out
status = "TIMEOUT" if timed_out else ("OK" if ok else f"FAIL(rc={rc})")
print(f"[render] {it['name']} {status} {fr} 帧 {dt:.0f}s ({dt/max(fr,1):.3f} s/帧)", flush=True)
if not ok:
print("---- 子进程输出尾部 ----", flush=True)
for l in tail[-60:]:
print(" ", l, flush=True)
backend = next((l.split("后端 ")[1].split(":")[0] for l in tail if "Cycles 后端" in l), None)
recs.append({**it, "frames": fr, "sec": round(dt, 1), "rc": rc, "timed_out": timed_out,
"backend": backend,
"s_per_frame": round(dt / max(fr, 1), 4), "ok": ok})
pathlib.Path(f"{OUT}/receipt_shard{os.environ.get('SHARD_INDEX','0')}.json").write_text(
json.dumps({"shard": os.environ.get("SHARD_INDEX", "0"), "n": len(recs),
"engine": os.environ.get("RENDER_ENGINE", "CYCLES"),
"samples": os.environ.get("RENDER_SAMPLES", "128"),
"items": recs}, indent=1, ensure_ascii=False))
bad = [r["name"] for r in recs if not r["ok"]]
print(f"[entry] 完成 {len(recs)-len(bad)}/{len(recs)}" + (f" 失败: {bad}" if bad else ""))
raise SystemExit(1 if bad else 0)
PYRUN
echo "[entry] DONE"
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