今天我登录A服务器,准备训练模型的时候,发现A服务器的GPU资源被占满。
发现多了一个叫做teacher的用户占着GPU。
我最初以为是组里其他研究生在用GPU,但是检查home目录和~/project/目录并没有发现有其他的环境。
我尝试登录了teacher这个用户,我承认我有赌的成分,但是我赌对了,密码就是teacher。。。。。。

有了teacher用户之后,我进行了一系列的信息收集:
# 打开的文件(包括日志、数据文件等)
lsof -p 31276
# 网络连接(如果有)
ss -tulnp | grep 31276
# 或
cat /proc/31276/net/dev # 网络设备统计(较少用)
# 查看该进程的环境变量(仅限自己进程)
cat /proc/31276/environ | tr '\0' '\n'# 基本状态(CPU、内存、父进程等)
ps -o pid,ppid,cmd,%cpu,%mem,etime -p 31276
# 更详细状态(包括线程数、优先级等)
cat /proc/31276/status
# 完整启动命令(含参数)
cat /proc/31276/cmdline | tr '\0' ' '
echo
# 工作目录
readlink /proc/31276/cwd
# 可执行文件路径
readlink /proc/31276/exe
发现工作目录在/tmp/.cache下,我以为是利用本地IO来避免NFS存储IO带来的瓶颈。同时,我特别好奇是怎么做到多GPU训练的,想过去偷窥一下看看有没有训练脚本之类的东西,在ai的帮助下,发现了如下内容:
他把知名的加密货币挖矿软件 Nanominer 的名字改成了 python
在配置文件中显示:
wallet=RAUWPQJBVCdXWkycjjRWYKJTMceRGHB2LW <-- 钱包地址
coin=RVN <-- 币种:乌鸦币 (Ravencoin)
rigName=pac4 <-- 矿机名(标记这台服务器)
pool1=B服务器(脱敏处理) <-- !!!关键证据!!!

(挖矿程序信息)
目前已经报备给老师,并且相关进程已经被关闭。服务器A(我使用的服务器)只有两个GeForce1080Ti,11GB。
我最意难平的是:

看了一下这个wallet的信息:RAUWPQJBVCdXWkycjjRWYKJTMceRGHB2LW

那啥,我愿意提供校内入口,只要分为一半就行
按照今天的汇率来算,是1.65w美刀

chatGPT给我的年度诗篇 ```text