Опубликовать образ в реестр и добавить compose для сервера

Образ собран под linux/amd64 и выложен как notbigghost/kbc2d — теги 1.0.0,
latest и 8d17bc8 указывают на один digest sha256:932d881d. В Dockerfile
добавлены метки OCI: версия, хеш коммита и ссылка на репозиторий, чтобы
образ на сервере однозначно сопоставлялся с состоянием исходников.

docker-compose.server.yml самодостаточен: тянет готовый образ из реестра,
исходников не требует, на сервер переносится одним файлом. Кампания —
единственный сервис, поднимающийся по up -d; проверки (vulkaninfo,
preflight, calibrate, dry-run) вынесены в профиль check и сами не
стартуют. Порядок проверок задан документацией: карта, сценарии,
калибровка, смета — и только потом счёт.

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 и перезагрузку хоста on-failure подхватывает,
а --resume продолжает с места. Журнал ограничен по размеру: девяносто
часов вывода иначе съедят диск, полные логи каждого прогона всё равно
лежат в out/<id>/log.txt.

Проверено локально из каталога без исходников: образ тянется из реестра,
смоук проходит, результаты ложатся на хост. Часть с картой проверяема
только на сервере — здесь запрос устройства ожидаемо отвергается
«no adapters were found», что само по себе подтверждает, что резервация
GPU в compose действует.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

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