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运行 docker-v20260802 经典 GPU 胶子 PDF 验证管线 — 正确的 donghx OPE 算法 (对偶 F̃ + Wilson 线) + complex128 双精度 + 30 项修复
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| name | docker-v20260802 |
| description | 运行 docker-v20260802 经典 GPU 胶子 PDF 验证管线 — 正确的 donghx OPE 算法 (对偶 F̃ + Wilson 线) + complex128 双精度 + 30 项修复 |
在 /root/lattice-pdf/agent/docker-v20260802 运行 disconnected 胶子 PDF 验证管线（CuPy/CUDA）。这是 donghx 正确 OPE 算法的参考实现：v20260730 算法 + v20260731 双精度 + 30 项 bug 修复。
v20260802 = v20260730 正确 OPE + v20260731 双精度 + 30 项修复
系综: beta6.20_mu-0.2770_ms-0.2400_L24x72 (L24x72)
格点: 72×24³, a=0.1053 fm, β=6.20
Nev/Nev1: 100/100
组态: 6250, 6450, 6650
动量: P=(0, 0, -2)
算符: _Cg5g4 (Cγ₅γ₄)
精度: complex128 (默认)
| 数据 | 路径 |
|---|---|
| Eigenvectors | /public/group/lqcd/eigensystem/beta6.20_mu-0.2770_ms-0.2400_L24x72/{conf_id}/ |
| Perambulators | /public/group/lqcd/perambulators/beta6.20_mu-0.2770_ms-0.2400_L24x72/light/{conf_id}/ |
| Gauge configs | /public/group/lqcd/configurations/CLOVER/beta6.20_mu-0.2770_ms-0.2400_L24x72/ |
cd /root/lattice-pdf/agent/docker-v20260802
python check_env.py # 1. 环境检查
python run_pipeline.py --conf-id 6250 --skip-ope --skip-analysis -v # 2. 快速 2pt 测试 (~8 min)
python run_pipeline.py --conf-id 6250 # 3. 单组态完整 (~20 min 双精度)
python run_pipeline.py # 4. 3 组态完整运行
python run_pipeline.py --precision complex64 --conf-id 6250 # 5. 单精度
python run_pipeline.py --smear --conf-id 6250 # 6. 启用特征向量 smearing
python diagnose_2pt.py --run-dir output_YYYYMMDD_HHMMSS --conf-id 6250 # 7. 后诊断
0 环境检查 → 1 质子 2pt 蒸馏 (GPU: VVV 重子块 + Wick 收缩 + 宇称投影 + 4 种 meff)
→ 2 OPE 从头计算 (GPU: Clover F_{μν} → 对偶 F̃ → roll Wilson 线 → trace + 空间求和)
→ 3 huangcl 比率分析 (Jackknife, R(z) = C3_disc / C2)
→ 4 Markdown 报告
| 文件 | 用途 |
|---|---|
run_pipeline.py | 4 步主编排器 (计时/内存跟踪) |
compute_2pt_gpu.py | GPU 质子 2pt 蒸馏 (VVV + Wick) |
compute_ope_gpu.py | GPU OPE (donghx 对偶 F̃ 算法) |
analyze_ratio.py | Jackknife 比率分析 + 绘图 |
gamma_matrix_gpu.py | DeGrand-Rossi γ 矩阵 (GPU) |
check_env.py / diagnose_2pt.py | 环境检查 / 2pt 诊断 |
utils.py / run_config.json | 工具 / 默认配置 |
Python 3.8+、CuPy (CUDA 12.x)、numpy/scipy/matplotlib、opt_einsum（可选）。依赖 snsc/main.py 的 plaquette_clover 函数。
| 版本 | 关键变化 |
|---|---|
| v20260726 | 初始 CPU 基线 |
| v20260729 | 单精度 GPU 基线 |
| v20260730 | donghx OPE 修复 (对偶 F̃, per-config eigvecs) |
| v20260731 | 双精度 (complex128) |
| v20260802 | 合并 v60730 算法 + v60731 精度 + 30 修复 |