diff --git a/docs/theory/2d_solver/Dockerfile b/docs/theory/2d_solver/Dockerfile
index f6a645e..7eff2b5 100644
--- a/docs/theory/2d_solver/Dockerfile
+++ b/docs/theory/2d_solver/Dockerfile
@@ -28,8 +28,16 @@ RUN touch src/main.rs && cargo build --release --locked
 
 # ── исполнение ───────────────────────────────────────────────────────────────
 FROM debian:bookworm-slim
+
+# Версия и коммит приходят снаружи (см. bench/publish.sh): образ на сервере должен
+# однозначно сопоставляться с состоянием репозитория, из которого собран.
+ARG VERSION=dev
+ARG REVISION=unknown
 LABEL org.opencontainers.image.title="kbc2d"
 LABEL org.opencontainers.image.description="Двумерный решатель LBM D2Q9 с энтропийным столкновением KBC"
+LABEL org.opencontainers.image.version="${VERSION}"
+LABEL org.opencontainers.image.revision="${REVISION}"
+LABEL org.opencontainers.image.source="https://gitea.arseniev.info/NotBigGhost/TurbulenceCAD"
 
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
         libvulkan1 vulkan-tools python3 ca-certificates \
diff --git a/docs/theory/2d_solver/README.md b/docs/theory/2d_solver/README.md
index 45acd7f..6966edb 100644
--- a/docs/theory/2d_solver/README.md
+++ b/docs/theory/2d_solver/README.md
@@ -492,14 +492,38 @@ python preflight.py                # каждый сценарий старту
 
 ## Развёртывание (Docker)
 
+Собранный образ опубликован: **`notbigghost/kbc2d:1.0.0`** (он же `latest`, он же по хешу
+коммита `8d17bc8`; все три тега — один digest `sha256:932d881d…`, платформа `linux/amd64`).
+Исходники на сервере не нужны — достаточно перенести туда один файл
+`docker-compose.server.yml`:
+
+```sh
+mkdir -p ~/kbc2d && cd ~/kbc2d           # сюда же ляжет ./out с результатами
+# перенести docker-compose.server.yml
+
+docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm vulkan     # карта видна?
+docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm preflight  # сценарии стартуют?
+docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm calibrate  # сколько MLUPS?
+docker compose -f docker-compose.server.yml up -d                               # кампания
+docker compose -f docker-compose.server.yml logs -f
+```
+
+Порядок именно такой: узнать, что карта не видна, лучше через минуту, чем через час. Замеренные
+`--calibrate` числа подставляются переменными `KBC2D_GPU_MLUPS` / `KBC2D_CPU_MLUPS` — только на
+оценки в часах, на счёт они не влияют.
+
+Собрать образ самому (`docker-compose.yml` рядом делает то же самое с `build:`):
+
 ```sh
 docker build -t kbc2d docs/theory/2d_solver
-docker run --rm --gpus all kbc2d --calibrate                        # проверить, что GPU виден
-docker run -d --gpus all -v "$PWD/out:/work/bench/out" kbc2d --resume
+docker run --rm --gpus all kbc2d --calibrate
 ```
 
 `ENTRYPOINT` — драйвер кампании, `CMD` по умолчанию `--dry-run`: случайный `docker run` покажет
-смету и выйдет, а не запустит сточасовую задачу.
+смету и выйдет, а не запустит сточасовую задачу. В серверном compose политика перезапуска —
+`on-failure`, а не `unless-stopped`: кампания завершается штатно с кодом 0, и «перезапускать
+всегда» крутило бы контейнер вхолостую по кругу, тогда как падение или перезагрузку хоста
+`on-failure` подхватывает, а `--resume` продолжает с места.
 
 **Главная тонкость — Vulkan внутри контейнера.** NVIDIA Container Toolkit подкладывает
 Vulkan-ICD (`nvidia_icd.json`) только если в `NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES` есть `graphics`;
diff --git a/docs/theory/2d_solver/bench/README.md b/docs/theory/2d_solver/bench/README.md
index 61318b8..00720fa 100644
--- a/docs/theory/2d_solver/bench/README.md
+++ b/docs/theory/2d_solver/bench/README.md
@@ -6,23 +6,49 @@
 
 ## Быстрый старт на сервере
 
-```sh
-docker build -t kbc2d docs/theory/2d_solver
-docker run --rm --gpus all --entrypoint python3 kbc2d preflight.py   # сценарии стартуют
-docker run --rm --gpus all kbc2d --calibrate                          # GPU виден
-docker run -d --gpus all -v "$PWD/out:/work/bench/out" --name kbc2d kbc2d --resume
-docker logs -f kbc2d
-```
-
-Первым делом стоит убедиться, что Vulkan внутри контейнера действительно видит карту:
+Образ опубликован, собирать ничего не нужно: **`notbigghost/kbc2d:1.0.0`**. Исходники на
+сервере тоже не нужны — переносится один файл `docker-compose.server.yml`.
 
 ```sh
-docker run --rm --gpus all --entrypoint vulkaninfo kbc2d --summary | head -20
+mkdir -p ~/kbc2d && cd ~/kbc2d          # сюда же ляжет ./out с результатами
+# перенести сюда docker-compose.server.yml
+
+C=docker-compose.server.yml
+docker compose -f $C --profile check run --rm vulkan      # 1. карта видна из контейнера?
+docker compose -f $C --profile check run --rm preflight   # 2. все 115 сценариев стартуют?
+docker compose -f $C --profile check run --rm calibrate   # 3. сколько MLUPS на этой машине?
+docker compose -f $C --profile check run --rm plan        # 4. смета в часах по замеренному
+docker compose -f $C up -d                                # 5. кампания
+docker compose -f $C logs -f
 ```
 
-Если адаптеров ноль — почти наверняка дело в `NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES`: Container Toolkit
-подкладывает Vulkan-ICD только при наличии `graphics` в списке. В образе это прописано, но
-может быть переопределено снаружи.
+Порядок не случайный: узнать, что карта не видна, лучше на первом шаге, чем через час счёта.
+
+Замеренные калибровкой числа подставляются переменными окружения — они влияют только на
+оценки в часах, не на счёт:
+
+```sh
+KBC2D_GPU_MLUPS=1450 KBC2D_CPU_MLUPS=40 docker compose -f $C --profile check run --rm plan
+```
+
+**Если `vulkaninfo` показывает ноль адаптеров** — почти наверняка дело в
+`NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES`: Container Toolkit подкладывает Vulkan-ICD только при наличии
+`graphics` в списке. В образе и в compose это прописано, но может быть переопределено снаружи.
+Проверить, что хост вообще умеет отдавать карту:
+
+```sh
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+## Своя сборка образа
+
+Если нужен образ из текущего состояния репозитория, а не опубликованный:
+
+```sh
+docker build -t kbc2d docs/theory/2d_solver   --build-arg VERSION=dev --build-arg REVISION=$(git rev-parse --short HEAD)
+```
+
+Рядом лежит `docker-compose.yml` — то же самое через `build:`, для локальной отладки.
 
 ## Без Docker
 
diff --git a/docs/theory/2d_solver/docker-compose.server.yml b/docs/theory/2d_solver/docker-compose.server.yml
new file mode 100644
index 0000000..f7eb91e
--- /dev/null
+++ b/docs/theory/2d_solver/docker-compose.server.yml
@@ -0,0 +1,97 @@
+# Развёртывание кампании на сервере с NVIDIA. Этот файл САМОДОСТАТОЧЕН: он тянет готовый образ
+# из реестра и исходников репозитория не требует. Скопировать на сервер достаточно его одного.
+#
+#   mkdir -p ~/kbc2d && cd ~/kbc2d
+#   curl -O <ссылка на этот файл>        # либо просто перенести файл руками
+#
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm vulkan
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm preflight
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm calibrate
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml --profile check run --rm plan
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml up -d
+#   docker compose -f docker-compose.server.yml logs -f
+#
+# Порядок именно такой. Сначала vulkan: если карта не видна, кампания молча уйдёт считать
+# ничего — точнее, откажется стартовать на первом же прогоне, но узнать об этом через час
+# обиднее, чем через минуту. Потом preflight (каждый сценарий стартует на два шага), потом
+# calibrate (замер MLUPS этой машины), и только потом сама кампания.
+#
+# Результаты складываются в ./out на хосте — около 4.4 ГБ гифок и рядов за полный проход.
+
+name: kbc2d
+
+# ── общая часть всех сервисов ────────────────────────────────────────────────
+x-kbc2d: &kbc2d
+  image: notbigghost/kbc2d:1.0.0
+  pull_policy: missing
+  volumes:
+    - ./out:/work/bench/out
+  environment:
+    # ГЛАВНОЕ МЕСТО ВСЕГО ФАЙЛА. NVIDIA Container Toolkit подкладывает внутрь Vulkan-ICD
+    # (nvidia_icd.json) только если в этом списке есть `graphics`. С одним `compute` wgpu не
+    # увидит НИ ОДНОГО адаптера, и решатель откажется стартовать с --backend gpu. В образе
+    # значение уже прописано, здесь оно продублировано явно — чтобы его было видно тому, кто
+    # читает compose, а не Dockerfile.
+    NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES: compute,utility,graphics
+    NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: all
+    # Оценки в часах драйвер считает из этих чисел. Умолчания взяты с другой машины —
+    # подставьте сюда то, что напечатает профиль calibrate.
+    KBC2D_GPU_MLUPS: ${KBC2D_GPU_MLUPS:-1200}
+    KBC2D_CPU_MLUPS: ${KBC2D_CPU_MLUPS:-22}
+  deploy:
+    resources:
+      reservations:
+        devices:
+          - driver: nvidia
+            count: all
+            capabilities: [gpu]
+
+services:
+  # ── сама кампания: единственный сервис, который поднимается по `up -d` ──────
+  campaign:
+    <<: *kbc2d
+    container_name: kbc2d-campaign
+    # --resume пропускает всё, у чего уже есть summary.json: перезапуск продолжает с места,
+    # а не начинает заново. Именно поэтому перезапуск здесь безопасен и дёшев.
+    command: ["--resume"]
+    # on-failure, а НЕ unless-stopped: кампания завершается штатно с кодом 0, и политика
+    # «перезапускать всегда» после её окончания крутила бы контейнер вхолостую по кругу.
+    # Падение (OOM, перезагрузка хоста) даёт ненулевой код и будет подхвачено.
+    restart: on-failure:5
+    stop_grace_period: 30s
+    # Девяносто часов вывода — это сотни мегабайт журнала; без ограничения он съест диск.
+    # Полные логи каждого прогона всё равно лежат в out/<id>/log.txt.
+    logging:
+      driver: json-file
+      options:
+        max-size: "50m"
+        max-file: "5"
+
+  # ── проверки перед запуском (профиль check, сами не поднимаются) ────────────
+  vulkan:
+    <<: *kbc2d
+    profiles: ["check"]
+    entrypoint: ["vulkaninfo"]
+    command: ["--summary"]
+
+  preflight:
+    <<: *kbc2d
+    profiles: ["check"]
+    entrypoint: ["python3"]
+    command: ["preflight.py"]
+
+  calibrate:
+    <<: *kbc2d
+    profiles: ["check"]
+    command: ["--calibrate"]
+
+  plan:
+    <<: *kbc2d
+    profiles: ["check"]
+    command: ["--dry-run"]
+# ── если результаты нужны не под root ────────────────────────────────────────
+# Контейнер работает от root, поэтому файлы в ./out окажутся root:root. Чтобы они
+# принадлежали вам, добавьте в x-kbc2d строку
+#     user: "${UID}:${GID}"
+# и запускайте как  UID=$(id -u) GID=$(id -g) docker compose -f … up -d
+# (каталог ./out при этом должен быть создан заранее и принадлежать вам).