我在Linux集群中运行R代码 - 代码很复杂（超过两千行代码），涉及40多个R包和几百个变量。但是，它确实在Windows和Linux版本的R上运行。
我现在正在爱丁堡大学EDCF高性能计算集群上运行代码，代码是并行运行的。在DEoptim中调用并行代码，基本上，在一些初始化之后，并行运行一系列函数，结果被发送回DEoptim算法，并在我自己的空间中保存为绘图和数据表 - 重要的是代码运行并运行！
代码模拟一个地区的水文，我可以设置代码来模拟我想要的任何时间段的历史条件 - 从一天到30年。平行一个月，结果大约每70秒吐出一次，DEoptim算法只是重新运行代码，改变输入参数，试图找到最佳参数集。
代码似乎运行良好，但最终崩溃了。昨晚代码完成了100多次运行，大约2个小时没有问题，但最终崩溃了 - 它总是最终崩溃 - 错误代码：
Error in unserialize(node$con) : error reading from connection
我登录的系统是一个16核服务器（16个真核），根据：
detectCores()
我要求8个2GB内存的插槽。我试过在具有大内存请求的24核机器上运行它（4个40GB内存的插槽），但它最终仍然崩溃。这个代码在一台Windows机器上运行了好几个星期，从而分散了数千个结果，并行运行在8个逻辑核心上。
所以我相信代码没问题，但为什么会崩溃呢？这可能是记忆问题吗？每次调用序列时，它都包括：
rm(list=ls())
gc()
或者它只是一个核心崩溃？我确实认为，如果两个内核同时尝试写入同一个数据文件，可能会出现问题，但我暂时删除了它，但它仍然崩溃了。有时它会在几分钟后崩溃，其他时间会在几个小时后崩溃。我尝试使用以下方法从并行代码中删除一个内核：
cl <- parallel::makeCluster(parallel::detectCores()-1)
但它仍然崩溃。
无论如何，代码都可以修改，以便拒绝崩溃的输出，例如如果错误然后拒绝并继续!!
或者，有没有办法修改代码以捕捉错误发生的原因？
我知道还有很多其他序列化（节点$ con）和unserialize（节点$ con）错误帖子，但它们似乎无法帮助我。
我真的很感激一些帮助。
感谢。
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我遇到了类似的问题，并行代码依赖于其他几个软件包。尝试使用带有％dopar％的foreach（）并使用.packages选项指定代码所依赖的包，以将包加载到每个worker上。或者，在并行代码中明智地使用require（）也可以。