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>
bench/ — список сценариев (порождается gen_scenarios.py, а не правится
руками), драйверы под Linux и Windows, предполётная проверка и описание.
Девять групп: эталоны первоисточников, цилиндр против литературы, модели
стенки и субсеточность, профили крыла, сложная и множественная геометрия,
границы домена, старт и время жизни, внутренние инварианты, сверхмелкие
сетки до 4096×2048. Стоимость планируется в обновлениях узлов —
единственной переносимой между машинами мере; в часы драйвер переводит её
по фактическим MLUPS, которые замеряет на месте (--calibrate). Итого
3.76e14 обновлений, ≈90 часов на 4070 Ti.
Гифки пишутся на всю длительность прогона в реальном времени, 10 кадр/с.
Число кадров этим задано жёстко, поэтому размер регулируется только кадром:
замерено 0.103 байта на пиксель после LZW, отсюда бюджет кадры×пиксели с
нижней границей по ширине. Итог 4.4 ГБ, самый тяжёлый файл 226 МБ.
preflight.py гоняет каждый сценарий на два шага. Окупился сразу: поймал,
что вся группа сверхмелких сеток падала на пределе GPU, а девять прогонов
группы F передавали --body-x дважды. Оба отказа проявились бы только на
сервере, часов через двадцать после старта кампании.
Docker: двухстадийная сборка, в образе libvulkan1 и vulkan-tools.
NVIDIA Container Toolkit подкладывает Vulkan-ICD только при graphics в
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES — без него wgpu не увидит карту, поэтому
capabilities прописаны в образе, а vulkaninfo лежит внутрь для проверки.
ENTRYPOINT — драйвер кампании, CMD по умолчанию --dry-run, чтобы случайный
docker run не запустил сточасовую задачу. Проверено локально: образ
собирается, смоук проходит с монтированием результатов на хост, физика
совпадает с хостовой до последней цифры, --backend gpu без карты отказывает
явно. GPU-путь в контейнере проверяется только на машине с картой.
В README поправлено разделение вкладов в продольную акустику: измерением
2×2 показано, что 74.9% → 1.1% даёт ОДНОРОДНЫЙ СТАРТ, причём при полностью
выключенной губке, а губка снимает лишь остаток (1.12% → 0.83% при
утроении длины). При старте из покоя губка не помогает совсем — у стоячей
четвертьволновой моды там узел давления, где вязкость её не трогает.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
NotBigGhostandClaude Opus 5