NotBigGhostandClaude Opus 5.5
1d495e3e89
gen_scenarios.py раскладывает 115 прогонов по пяти долям (LPT, поправка на размер сетки по замерам dzn) — по ≈24 ч каждая; поле shard в scenarios.json. run_campaign.sh/.ps1 получили --shard. Новая точка входа образа entrypoint.sh: при KBC2D_SHARD сама выбирает путь к карте (dzn или NVIDIA), проверяет vulkaninfo и parity.py и запускает долю. Для чужих ПК под Windows/WSL2 — docker-compose.shards.yml и shard.bat. Образ notbigghost/kbc2d:1.3.0. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
575 lines
38 KiB
Python
575 lines
38 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
||
# Генератор списка прогонов кампании -> scenarios.json
|
||
#
|
||
# Список порождается кодом, а не правится руками: серии по Re, по разрешению и по углу атаки
|
||
# получаются циклами, а стоимость каждого прогона считается тут же и суммируется. Запуск:
|
||
# python gen_scenarios.py # перезаписать scenarios.json и напечатать смету
|
||
# python gen_scenarios.py --scale 2 # растянуть все длительности вдвое
|
||
# python gen_scenarios.py --shards 5 # на сколько равных по времени долей делить кампанию
|
||
#
|
||
# Стоимость меряется в ОБНОВЛЕНИЯХ УЗЛОВ (nodes_per_step * steps) — единственная переносимая
|
||
# между машинами мера. Часы драйвер получает из неё, поделив на фактические MLUPS, которые
|
||
# замеряет на месте (--calibrate).
|
||
|
||
import argparse
|
||
import json
|
||
import math
|
||
import os
|
||
|
||
RUNS = []
|
||
U_LAT = 0.05 # решёточная скорость по умолчанию
|
||
DX = 0.1 # размер клетки, м (умолчание решателя)
|
||
U_PHYS = 30.0 # скорость потока, м/с (умолчание решателя)
|
||
GIF_MAX_W = 1280 # предельная ширина кадра после прореживания
|
||
GIF_MIN_W = 480 # ниже не опускаемся: нечитаемая гифка бесполезнее большой
|
||
GIF_PX_BUDGET = 1.5e9 # кадры×пиксели на гифку; при 0.103 байта на пиксель это ~150 МБ
|
||
|
||
# Доли кампании: прогоны раскладываются по N контейнерам так, чтобы те считали примерно
|
||
# одинаковое ВРЕМЯ, а не одинаковое число узлов. Время на узел зависит от размера сетки:
|
||
# на мелкой накладные расходы на отправку в очередь дороже самого счёта. Кривая — замер
|
||
# dzn в контейнере (Intel Iris Xe, bench/README.md, «Чего трансляция стоит по скорости»),
|
||
# потому что доли рассчитаны на чужие Windows/WSL-машины, где путь к карте — именно dzn.
|
||
# Важна только ФОРМА кривой: абсолют нормируется к ASSUMED_GPU_MLUPS.
|
||
ASSUMED_GPU_MLUPS = 1200
|
||
ASSUMED_CPU_MLUPS = 22
|
||
DZN_MLUPS = [(61_440, 44.5), (460_800, 86.0), (1_843_200, 98.7)]
|
||
SPLIT_NODES = 3_730_000 # выше — раздельные привязки популяций, у них своя скорость
|
||
SPLIT_MLUPS = 67.4 # замер на 2048×2048
|
||
|
||
|
||
def conv_steps(d_cells, n_conv, u_lat=U_LAT):
|
||
"""Сколько шагов нужно на n_conv конвективных времён D/U."""
|
||
return int(round(n_conv * d_cells / u_lat))
|
||
|
||
|
||
def add(rid, group, title, expect, args, nodes, steps, backend="gpu",
|
||
gif=None, nx=None, extra_out=()):
|
||
"""Записать прогон. `nodes` — обновлений узлов за шаг, `steps` — сколько шагов."""
|
||
a = list(args) + ["--steps", str(steps), "--backend", backend]
|
||
# ряды прореживаем так, чтобы их осталось порядка 200 тысяч записей
|
||
if steps > 400_000:
|
||
a += ["--series-every", str(max(1, steps // 200_000))]
|
||
if "case_csv" in extra_out:
|
||
a += ["--case-csv", f"{rid}_case.csv"]
|
||
if gif:
|
||
# Гифка идёт на всю длительность прогона в реальном времени, 10 кадр/с — число кадров
|
||
# задано физикой прогона и не обсуждается. Единственный рычаг — пиксели в кадре, и он
|
||
# нужен: замерено 0.103 байта на пиксель после LZW, так что прогон на 16 тысяч кадров
|
||
# при 960×576 весит 900 МБ, а такой файл уже нечем открыть. Поэтому кроме ограничения
|
||
# по ширине действует бюджет ПРОИЗВЕДЕНИЯ кадры×пиксели, но ширина не опускается ниже
|
||
# GIF_MIN_W: нечитаемая гифка бесполезнее большой.
|
||
ny = max(1, int(nodes) // max(1, nx or 1))
|
||
u_lat = float(a[a.index("--u-lat") + 1]) if "--u-lat" in a else U_LAT
|
||
frames = max(1, int(steps * (u_lat * DX / U_PHYS) * 10))
|
||
down = max(1, math.ceil((nx or 0) / GIF_MAX_W))
|
||
while nx and frames * (nx // down) * (ny // down) > GIF_PX_BUDGET \
|
||
and nx // (down + 1) >= GIF_MIN_W:
|
||
down += 1
|
||
a += ["--gif", gif, "--gif-field", "vorticity", "--gif-every", "auto",
|
||
"--gif-fps", "10", "--gif-speed", "1",
|
||
"--gif-downsample", str(down), "--gif-scale", "1"]
|
||
RUNS.append({
|
||
"id": rid, "group": group, "title": title, "expect": expect,
|
||
"backend": backend, "args": a,
|
||
"nodes_per_step": int(nodes), "steps": int(steps),
|
||
"cost": int(nodes) * int(steps),
|
||
"outputs": list(extra_out),
|
||
})
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# A. Эталоны первоисточников: периодические течения, тела и ГУ нет вовсе
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_a(scale):
|
||
NU = 0.0192
|
||
for n in (64, 128, 256, 512):
|
||
# диффузионное измельчение: nu фиксирована, u0 ~ 1/N, поэтому Re сохраняется, а
|
||
# число Маха падает вместе с сеткой — только так виден второй порядок целиком
|
||
u0 = 0.03 * 64 / n
|
||
tc = int(round(math.log(2.0) / (NU * (2 * math.pi / n) ** 2 * 17)))
|
||
add(f"A{len(RUNS)+1:02d}_tg_diff_n{n}", "A",
|
||
f"Тейлор–Грин, диффузионное измельчение, N={n} (CPU/f64)",
|
||
"порядок сходимости 2 по ряду N=64..512; ошибка на N=512 ниже 2e-4",
|
||
["--case", "taylor-green", "--nx", str(n), "--ny", str(n), "--refine", "1",
|
||
"--u-lat", f"{u0:.6f}", "--re", "100", "--case-every", str(max(1, tc // 20))],
|
||
n * n, tc, backend="cpu", extra_out=("case_csv",))
|
||
|
||
for n in (128, 256):
|
||
# при ФИКСИРОВАННОМ u0 ошибка упирается в полку O(Ma^2) и от сетки не зависит
|
||
tc = int(round(math.log(2.0) / (NU * (2 * math.pi / n) ** 2 * 17)))
|
||
add(f"A{len(RUNS)+1:02d}_tg_fixed_n{n}", "A",
|
||
f"Тейлор–Грин при фиксированном u₀, N={n} — демонстрация полки O(Ma²)",
|
||
"ошибка перестаёт падать с ростом N: это свойство слабо-сжимаемого метода",
|
||
["--case", "taylor-green", "--nx", str(n), "--ny", str(n), "--refine", "1",
|
||
"--u-lat", "0.03", "--re", f"{0.03 * n / NU:.1f}",
|
||
"--case-every", str(max(1, tc // 20))],
|
||
n * n, tc, backend="cpu", extra_out=("case_csv",))
|
||
|
||
for n in (512,):
|
||
for op, km, tag in (("kbc", "n1", "kbc_n1"), ("kbc", "n2", "kbc_n2"), ("bgk", "n1", "lbgk")):
|
||
steps = int(4 * n / 0.04 * scale)
|
||
add(f"A{len(RUNS)+1:02d}_shear_n{n}_{tag}", "A",
|
||
f"Сдвиговый слой Re=3·10⁴, N={n}, {tag}",
|
||
"KBC доживает до конца, LBGK обязан развалиться (разд. VII статьи)",
|
||
["--case", "shear-layer", "--nx", str(n), "--ny", str(n), "--refine", "1",
|
||
"--u-lat", "0.04", "--re", "30000", "--collision", op, "--kbc-model", km,
|
||
"--case-every", str(max(1, steps // 200))],
|
||
n * n, steps, gif=f"shear_{tag}.gif", nx=n, extra_out=("case_csv",))
|
||
|
||
for n, tag, ops in ((2048, "n2048", ("kbc", "bgk")), (4096, "n4096", ("kbc",))):
|
||
for op in ops:
|
||
steps = int(200_000 * scale * (2048 / n))
|
||
add(f"A{len(RUNS)+1:02d}_turb_{tag}_{op}", "A",
|
||
f"Затухающая турбулентность N={n}, {op}",
|
||
"энстрофия и палинстрофия падают монотонно; KBC держится там, где LBGK нет",
|
||
["--case", "decaying-turbulence", "--nx", str(n), "--ny", str(n), "--refine", "1",
|
||
"--u-lat", "0.02", "--re", f"{0.02 * n / 8.16e-5:.0f}", "--collision", op,
|
||
"--case-every", str(max(1, steps // 300))],
|
||
n * n, steps, gif=f"turb_{tag}_{op}.gif", nx=n, extra_out=("case_csv",))
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# B. Цилиндр против литературы
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def flatten(d):
|
||
"""Словарь ключей в плоский argv. Именно словарь, а не список: clap отвергает
|
||
повторённый ключ, а сценарии сплошь и рядом переопределяют умолчания сборщика."""
|
||
a = []
|
||
for k, v in d.items():
|
||
a += [k, str(v)]
|
||
return a
|
||
|
||
|
||
def cyl_args(d, re, nx, ny, **kw):
|
||
a = {"--shape": "cylinder", "--size": d, "--nx": nx, "--ny": ny,
|
||
"--body-x": nx // 5, "--re": re, "--refine": 1}
|
||
a.update({"--" + k.replace("_", "-"): v for k, v in kw.items()})
|
||
return flatten(a)
|
||
|
||
|
||
def group_b(scale):
|
||
# стационарные режимы: дорожки нет, Cd — одно число
|
||
for re in (20, 40):
|
||
d, nx, ny = 48, 960, 576
|
||
st = int(conv_steps(d, 60) * scale)
|
||
add(f"B{len(RUNS)-len(RUNS)+len([r for r in RUNS if r['group']=='B'])+1:02d}_cyl_re{re}",
|
||
"B", f"Цилиндр Re={re}, стационар, D=48",
|
||
"Cd выходит на постоянную; сравнение с литературой по стационарному обтеканию",
|
||
cyl_args(d, re, nx, ny, pert_amp=0), nx * ny, st,
|
||
gif=f"cyl_re{re}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# дорожка Кармана: длинное осреднение, это главный заход на литературу
|
||
for re in (100, 150, 200, 300):
|
||
d, nx, ny = 64, 1280, 768
|
||
st = int(conv_steps(d, 1500) * scale)
|
||
add(f"B{len([r for r in RUNS if r['group']=='B'])+1:02d}_cyl_re{re}", "B",
|
||
f"Цилиндр Re={re}, дорожка Кармана, D=64, 1500 конв. времён",
|
||
"St≈0.183 и ⟨Cd⟩≈1.33 при Re=150 после поправки на блокировку",
|
||
cyl_args(d, re, nx, ny), nx * ny, st, gif=f"cyl_re{re}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# разрешение тела: сходимость Cd
|
||
for d in (16, 32, 64, 128):
|
||
nx, ny = 20 * d, 12 * d
|
||
st = int(conv_steps(d, 800) * scale)
|
||
add(f"B{len([r for r in RUNS if r['group']=='B'])+1:02d}_cyl_d{d}", "B",
|
||
f"Цилиндр Re=150, разрешение D={d}",
|
||
"Cd сходится по D; экстраполяция даёт сеточно-независимое значение",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny), nx * ny, st, gif=f"cyl_d{d}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# блокировка канала: экстраполяция к бесконечной среде — прямой заход на нерешённые 12%
|
||
for k in (6, 8, 12, 16, 24, 32):
|
||
d, nx, ny = 48, 960, k * 48
|
||
st = int(conv_steps(d, 1000) * scale)
|
||
add(f"B{len([r for r in RUNS if r['group']=='B'])+1:02d}_cyl_block{k}", "B",
|
||
f"Цилиндр Re=150, блокировка Ny/D={k}",
|
||
"экстраполяция Cd и St к нулевой блокировке; ожидание — сходимость к 1.33 и 0.183",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny), nx * ny, st, gif=None, nx=nx)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# C. Модели стенки и субсеточность
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_c(scale):
|
||
for wall in ("hrr", "grad", "bouzidi", "staircase"):
|
||
for re in (150, 2000):
|
||
d, nx, ny = 32, 640, 384
|
||
st = int(conv_steps(d, 400 if re > 20 else 60) * scale)
|
||
add(f"C{len([r for r in RUNS if r['group']=='C'])+1:02d}_wall_{wall}_re{re}", "C",
|
||
f"Модель стенки {wall}, Re={re}",
|
||
"все субсеточные модели обязаны сойтись к одному пределу; staircase — база",
|
||
cyl_args(d, re, nx, ny, wall=wall), nx * ny, st,
|
||
gif=f"wall_{wall}_re{re}.gif" if re == 150 else None, nx=nx)
|
||
|
||
# Чувствительность к положению тела ВНУТРИ клетки — прямая проверка субсеточности, и
|
||
# единственное измерение, которое вообще разделяет модели стенки. Двух положений для этого
|
||
# мало: по двум точкам не отличить систематический разброс от совпадения, поэтому берём
|
||
# четверти, и все четыре модели. Прогоны короткие (стационар при Re=20), вся серия — минуты.
|
||
for wall in ("hrr", "grad", "bouzidi", "staircase"):
|
||
for off in (0.0, 0.25, 0.5):
|
||
d, nx, ny = 16, 320, 192
|
||
st = int(conv_steps(d, 60) * scale)
|
||
add(f"C{len([r for r in RUNS if r['group']=='C'])+1:02d}_sub_{wall}_{int(off*100):02d}",
|
||
"C", f"Субклеточный сдвиг тела {off} клетки, стенка {wall}",
|
||
"разброс Cd по сдвигам: чем субсеточнее модель, тем он меньше",
|
||
cyl_args(d, 20, nx, ny, body_y=96 + off, wall=wall, pert_amp=0),
|
||
nx * ny, st)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# D. Профили крыла
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def foil_args(chord, alpha, re, nx, ny, naca="0012", **kw):
|
||
a = {"--shape": "naca", "--naca": naca, "--size": chord,
|
||
"--body-angle": alpha, "--nx": nx, "--ny": ny,
|
||
"--body-x": nx // 4, "--re": re, "--refine": 1}
|
||
a.update({"--" + k.replace("_", "-"): v for k, v in kw.items()})
|
||
return flatten(a)
|
||
|
||
|
||
def group_d(scale):
|
||
# поляра: наклон Cl(alpha) и положение сваливания
|
||
for al in (0, 4, 8, 12, 16):
|
||
c, nx, ny = 128, 2048, 1024
|
||
st = int(conv_steps(c, 400) * scale)
|
||
add(f"D{len([r for r in RUNS if r['group']=='D'])+1:02d}_naca0012_a{al:02d}", "D",
|
||
f"NACA 0012, α={al}°, Re=1000, хорда 128",
|
||
"линейный участок Cl(α) и срыв; сравнение с низкорейнольдсовой литературой",
|
||
foil_args(c, al, 1000, nx, ny), nx * ny, st,
|
||
gif=f"naca0012_a{al:02d}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
for re in (500, 2000, 10000):
|
||
c, nx, ny = 128, 2048, 1024
|
||
st = int(conv_steps(c, 400) * scale)
|
||
add(f"D{len([r for r in RUNS if r['group']=='D'])+1:02d}_naca0012_re{re}", "D",
|
||
f"NACA 0012, α=8°, Re={re}",
|
||
"перестройка следа с ростом Re; проверка устойчивости на профиле",
|
||
foil_args(c, 8, re, nx, ny), nx * ny, st,
|
||
gif=f"naca0012_re{re}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
for al in (0, 6, 12):
|
||
c, nx, ny = 128, 2048, 1024
|
||
st = int(conv_steps(c, 400) * scale)
|
||
add(f"D{len([r for r in RUNS if r['group']=='D'])+1:02d}_naca4412_a{al:02d}", "D",
|
||
f"NACA 4412 (с изгибом), α={al}°, Re=1000",
|
||
"ненулевой Cl при α=0 — прямая проверка средней линии профиля",
|
||
foil_args(c, al, 1000, nx, ny, naca="4412"), nx * ny, st,
|
||
gif=f"naca4412_a{al:02d}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
for c in (48, 96, 192):
|
||
nx, ny = 16 * c, 8 * c
|
||
st = int(conv_steps(c, 300) * scale)
|
||
add(f"D{len([r for r in RUNS if r['group']=='D'])+1:02d}_naca_chord{c}", "D",
|
||
f"NACA 0012, α=8°, сходимость по хорде {c}",
|
||
"Cl и Cd сходятся по разрешению хорды",
|
||
foil_args(c, 8, 1000, nx, ny), nx * ny, st, nx=nx)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# E. Сложная и множественная геометрия
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_e(scale):
|
||
# тандем: литература даёт переключение режимов около L/D 3.5–4
|
||
for ld in (1.5, 3.0, 5.0):
|
||
d, nx, ny = 48, 1440, 720
|
||
gap = int(ld * d)
|
||
bodies = f"cylinder:d={d},x=360,y=360; cylinder:d={d},x={360 + gap},y=360"
|
||
st = int(conv_steps(d, 800) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_tandem_ld{int(ld*10)}", "E",
|
||
f"Тандем цилиндров, зазор L/D={ld}",
|
||
"при малом зазоре у заднего тела ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ сопротивление; переход около 3.5–4",
|
||
["--bodies", bodies, "--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "150", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif=f"tandem_ld{int(ld*10)}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# решётка как пористая среда
|
||
for step_d, tag in ((3, "sparse"), (2, "dense")):
|
||
d, nx, ny = 24, 1440, 720
|
||
bodies = "; ".join(
|
||
f"cylinder:d={d},x={360 + i * step_d * d},y={360 + (j - 1.5) * step_d * d}"
|
||
for i in range(4) for j in range(4))
|
||
st = int(conv_steps(d, 600) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_array_{tag}", "E",
|
||
f"Решётка 4×4 цилиндров, шаг {step_d}D — пористая среда",
|
||
"суммарное сопротивление и структура течения сквозь набор тел",
|
||
["--bodies", bodies, "--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "150", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif=f"array_{tag}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# перфорированная пластина: набор коротких пластин со щелями
|
||
for open_frac, tag in ((0.2, "open20"), (0.5, "open50")):
|
||
nx, ny = 1200, 600
|
||
seg, gap = 40, int(40 * open_frac / (1 - open_frac))
|
||
bodies = "; ".join(
|
||
f"plate:d={seg},t=0.12,a=90,x=300,y={60 + k * (seg + gap)}"
|
||
for k in range(max(1, (ny - 120) // (seg + gap))))
|
||
st = int(conv_steps(seg, 500) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_perf_{tag}", "E",
|
||
f"Перфорированная пластина, скважность {open_frac}",
|
||
"струи в щелях и общее сопротивление; проверка множества тонких тел",
|
||
["--bodies", bodies, "--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "500", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif=f"perf_{tag}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# многоэлементный профиль: основной + предкрылок
|
||
nx, ny = 2048, 1024
|
||
bodies = ("naca:naca=4412,d=200,a=6,x=560,y=512; "
|
||
"naca:naca=2412,d=70,a=18,x=430,y=470")
|
||
st = int(conv_steps(200, 300) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_multielem", "E",
|
||
"Многоэлементный профиль: основной 4412 плюс предкрылок",
|
||
"щель между элементами и раздельные Cl/Cd по телам",
|
||
["--bodies", bodies, "--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "2000", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif="multielem.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# сверхтонкая пластина: предел субсеточности, тело тоньше клетки
|
||
for t, tag in ((0.02, "t05"), (0.01, "t025")):
|
||
nx, ny = 1200, 600
|
||
st = int(conv_steps(50, 500) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_thin_{tag}", "E",
|
||
f"Сверхтонкая пластина, толщина {t*50:.2f} клетки",
|
||
"предел субсеточной границы: тело тоньше клетки; ждём откаты на простой отскок",
|
||
["--shape", "plate", "--size", "50", "--thickness", str(t), "--body-angle", "20",
|
||
"--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "500", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif=f"thin_{tag}.gif", nx=nx)
|
||
|
||
# клин и зазубренная кромка — субклеточная деталь на многоугольнике
|
||
nx, ny = 1200, 600
|
||
st = int(conv_steps(60, 500) * scale)
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_wedge", "E",
|
||
"Клин остриём против потока", "острая кромка: особая точка геометрии",
|
||
["--shape", "polygon", "--poly=-30,-18;36,0;-30,18", "--size", "60",
|
||
"--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "500", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif="wedge.gif", nx=nx)
|
||
saw = ";".join(f"{-30 + 12 * k},{(-1) ** k * 6}" for k in range(6)) + ";30,-18;-30,-18"
|
||
add(f"E{len([r for r in RUNS if r['group']=='E'])+1:02d}_serrated", "E",
|
||
"Зазубренная задняя кромка", "субклеточные зубцы: как их видит граница",
|
||
["--shape", "polygon", f"--poly={saw}", "--size", "60",
|
||
"--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "500", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif="serrated.gif", nx=nx)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# F. Поле влияния и границы домена
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_f(scale):
|
||
d = 48
|
||
for up in (2, 6, 16):
|
||
nx, ny = int((up + 20) * d), 12 * d
|
||
st = int(conv_steps(d, 600) * scale)
|
||
add(f"F{len([r for r in RUNS if r['group']=='F'])+1:02d}_inlet{up}d", "F",
|
||
f"Отступ до входа {up}D",
|
||
"с какого отступа результат перестаёт зависеть от положения входа",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny, body_x=up * d), nx * ny, st)
|
||
for down in (5, 15, 40):
|
||
nx, ny = int((6 + down) * d), 12 * d
|
||
st = int(conv_steps(d, 600) * scale)
|
||
add(f"F{len([r for r in RUNS if r['group']=='F'])+1:02d}_outlet{down}d", "F",
|
||
f"Отступ до выхода {down}D",
|
||
"с какой длины следа выход перестаёт влиять на силы",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny, body_x=6 * d), nx * ny, st)
|
||
for r in (1, 2, 3):
|
||
d, nx, ny = 32, 640, 384
|
||
st = int(conv_steps(d, 600) * scale)
|
||
nodes = nx * ny
|
||
if r > 1:
|
||
ax, bx = int(nx // 5 - 1.5 * d), int(nx // 5 + 6.25 * d)
|
||
ay, by = int(ny / 2 - 2 * d), int(ny / 2 + 2 * d)
|
||
nodes += r * (r * (bx - ax) + 1) * (r * (by - ay) + 1)
|
||
add(f"F{len([r_ for r_ in RUNS if r_['group']=='F'])+1:02d}_refine{r}", "F",
|
||
f"Вложенный патч ×{r}",
|
||
"вносит ли связка уровней систематику: Cd и St обязаны совпасть",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny, refine=r), nodes, st)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# G. Старт, акустика, время жизни
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_g(scale):
|
||
d, nx, ny = 48, 960, 576
|
||
for re in (150, 2000, 20000):
|
||
for init in ("uniform", "rest"):
|
||
st = int(conv_steps(d, 300) * scale)
|
||
add(f"G{len([r for r in RUNS if r['group']=='G'])+1:02d}_xt_re{re}_{init}", "G",
|
||
f"x–t диаграмма, Re={re}, старт {init}",
|
||
"откуда идёт стартовое возмущение и раскачивается ли продольная мода",
|
||
cyl_args(d, re, nx, ny, init=init, sponge_len=0,
|
||
xt=f"xt_re{re}_{init}.csv", xt_every=200),
|
||
nx * ny, st, gif=f"xt_re{re}_{init}.gif", nx=nx, extra_out=("xt",))
|
||
for sp in (0, 40):
|
||
st = int(conv_steps(d, 400) * scale)
|
||
add(f"G{len([r for r in RUNS if r['group']=='G'])+1:02d}_sponge{sp}", "G",
|
||
f"Губка выхода {sp} столбцов при Re=5000",
|
||
"губка — единственное, что реально ест продольную моду",
|
||
cyl_args(d, 5000, nx, ny, sponge_len=sp), nx * ny, st)
|
||
for sp in (0, 40):
|
||
st = int(conv_steps(d, 400) * scale)
|
||
add(f"G{len([r for r in RUNS if r['group']=='G'])+1:02d}_spongein{sp}", "G",
|
||
f"Губка входа {sp} столбцов при Re=5000",
|
||
"помогает ли гасить волну до отражения от входа",
|
||
cyl_args(d, 5000, nx, ny, sponge_in=sp), nx * ny, st)
|
||
for re in (10000, 50000, 200000):
|
||
st = int(conv_steps(d, 200) * scale)
|
||
add(f"G{len([r for r in RUNS if r['group']=='G'])+1:02d}_limit_re{re}", "G",
|
||
f"Предел устойчивости, Re={re}",
|
||
"где именно гибнет счёт; часть этих прогонов обязана развалиться",
|
||
cyl_args(d, re, nx, ny), nx * ny, st)
|
||
# тест на время жизни: один очень длинный прогон
|
||
st = int(5_000_000 * scale)
|
||
add(f"G{len([r for r in RUNS if r['group']=='G'])+1:02d}_lifetime", "G",
|
||
"Тест на время жизни: 5·10⁶ шагов",
|
||
"не уплывает ли ⟨ρ⟩ и не деградирует ли решение на очень длинной дистанции",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny), nx * ny, st, gif="lifetime.gif", nx=nx)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# H. Инварианты и точность
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_h(scale):
|
||
d, nx, ny = 32, 640, 384
|
||
st = int(conv_steps(d, 400) * scale)
|
||
add(f"H{len([r for r in RUNS if r['group']=='H'])+1:02d}_sym_cyl", "H",
|
||
"Симметрия: цилиндр при α=0 без возмущения",
|
||
"Cl и Cm обязаны остаться ≈0 — это внутреннее свойство схемы, не литература",
|
||
cyl_args(d, 40, nx, ny, pert_amp=0), nx * ny, st)
|
||
add(f"H{len([r for r in RUNS if r['group']=='H'])+1:02d}_sym_foil", "H",
|
||
"Симметрия: NACA 0012 при α=0 без возмущения",
|
||
"Cl ≈ 0 у симметричного профиля под нулевым углом",
|
||
foil_args(64, 0, 500, 1024, 512, pert_amp=0), 1024 * 512,
|
||
int(conv_steps(64, 300) * scale))
|
||
for al, tag in ((8, "plus"), (-8, "minus")):
|
||
add(f"H{len([r for r in RUNS if r['group']=='H'])+1:02d}_mirror_{tag}", "H",
|
||
f"Зеркальность: NACA 0012 при α={al}°",
|
||
"ряды обязаны зеркалиться: Cl меняет знак, Cd совпадает",
|
||
foil_args(64, al, 500, 1024, 512), 1024 * 512,
|
||
int(conv_steps(64, 300) * scale))
|
||
for ul in (0.02, 0.05, 0.1):
|
||
st2 = int(conv_steps(d, 400, ul) * scale)
|
||
add(f"H{len([r for r in RUNS if r['group']=='H'])+1:02d}_mach{int(ul*100):02d}", "H",
|
||
f"Зависимость от числа Маха, u_lat={ul}",
|
||
"результат обязан сходиться при Ma→0; расхождение и есть сжимаемостная ошибка",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny, u_lat=ul), nx * ny, st2)
|
||
# прямой замер расхождения f32 и f64 от длины прогона
|
||
for bk in ("cpu", "gpu"):
|
||
add(f"H{len([r for r in RUNS if r['group']=='H'])+1:02d}_prec_{bk}", "H",
|
||
f"Точность: одинаковая постановка на {bk}",
|
||
"расхождение f32 против f64 в зависимости от длины прогона",
|
||
cyl_args(d, 150, nx, ny), nx * ny, int(conv_steps(d, 800) * scale), backend=bk)
|
||
|
||
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# I. Сверхмелкие сетки по всем формам
|
||
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
def group_i(scale):
|
||
shapes = [
|
||
("cylinder", ["--shape", "cylinder"]),
|
||
("square", ["--shape", "square"]),
|
||
("diamond", ["--shape", "diamond"]),
|
||
("ellipse", ["--shape", "ellipse", "--thickness", "0.35"]),
|
||
("naca", ["--shape", "naca", "--naca", "0012", "--body-angle", "8"]),
|
||
("triangle", ["--shape", "triangle"]),
|
||
("plate", ["--shape", "plate", "--thickness", "0.08", "--body-angle", "25"]),
|
||
("wedge", ["--shape", "polygon", "--poly=-128,-72;154,0;-128,72"]),
|
||
]
|
||
d, nx, ny = 256, 4096, 2048
|
||
st = int(conv_steps(d, 300) * scale)
|
||
for tag, extra in shapes:
|
||
add(f"I{len([r for r in RUNS if r['group']=='I'])+1:02d}_fine_{tag}", "I",
|
||
f"Сверхмелкая сетка 4096×2048, {tag}, D=256",
|
||
"держится ли субсеточная граница на предельном разрешении для этой формы",
|
||
extra + ["--size", str(d), "--nx", str(nx), "--ny", str(ny),
|
||
"--body-x", "820", "--re", "1000", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif=f"fine_{tag}.gif", nx=nx)
|
||
bodies = ("cylinder:d=200,x=800,y=1024; cylinder:d=200,x=1400,y=1024; "
|
||
"naca:naca=4412,d=300,a=10,x=2200,y=1024")
|
||
add(f"I{len([r for r in RUNS if r['group']=='I'])+1:02d}_fine_multi", "I",
|
||
"Сверхмелкая сетка, композиция из трёх тел",
|
||
"взаимодействие следов на предельном разрешении",
|
||
["--bodies", bodies, "--nx", str(nx), "--ny", str(ny), "--re", "1000", "--refine", "1"],
|
||
nx * ny, st, gif="fine_multi.gif", nx=nx)
|
||
|
||
|
||
def est_hours(r):
|
||
"""Оценка времени прогона в часах для раскладки по долям (см. DZN_MLUPS)."""
|
||
if r["backend"] == "cpu":
|
||
return r["cost"] / (ASSUMED_CPU_MLUPS * 1e6) / 3600
|
||
n = r["nodes_per_step"]
|
||
if n > SPLIT_NODES:
|
||
m = SPLIT_MLUPS
|
||
elif n <= DZN_MLUPS[0][0]:
|
||
m = DZN_MLUPS[0][1]
|
||
elif n >= DZN_MLUPS[-1][0]:
|
||
m = DZN_MLUPS[-1][1]
|
||
else:
|
||
for (n0, m0), (n1, m1) in zip(DZN_MLUPS, DZN_MLUPS[1:]):
|
||
if n <= n1:
|
||
t = math.log(n / n0) / math.log(n1 / n0)
|
||
m = m0 + t * (m1 - m0)
|
||
break
|
||
rel = m / DZN_MLUPS[-1][1]
|
||
return r["cost"] / (ASSUMED_GPU_MLUPS * 1e6 * rel) / 3600
|
||
|
||
|
||
def assign_shards(runs, n):
|
||
"""Разложить прогоны по n долям жадно (LPT): самый долгий — в самую лёгкую долю.
|
||
Порядок прогонов внутри доли остаётся порядком групп. Возвращает часы по долям."""
|
||
load = [0.0] * n
|
||
for r in sorted(runs, key=lambda r: (-est_hours(r), r["id"])):
|
||
k = min(range(n), key=lambda i: load[i])
|
||
r["shard"] = k + 1
|
||
load[k] += est_hours(r)
|
||
return load
|
||
|
||
|
||
def main():
|
||
ap = argparse.ArgumentParser()
|
||
ap.add_argument("--scale", type=float, default=2.0,
|
||
help="общий множитель длительности всех прогонов")
|
||
ap.add_argument("--shards", type=int, default=5,
|
||
help="на сколько равных по времени долей делить кампанию")
|
||
ap.add_argument("--out", default=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "scenarios.json"))
|
||
args = ap.parse_args()
|
||
|
||
for g in (group_a, group_b, group_c, group_d, group_e, group_f, group_g, group_h, group_i):
|
||
g(args.scale)
|
||
shard_hours = assign_shards(RUNS, args.shards)
|
||
|
||
doc = {
|
||
"meta": {
|
||
"note": "Стоимость в обновлениях узлов — единственная переносимая между машинами "
|
||
"мера. Часы драйвер получает, поделив её на фактические MLUPS, которые "
|
||
"замеряет на месте (--calibrate).",
|
||
"gif_policy": "вся длительность прогона, реальная скорость, 10 кадр/с; кадр "
|
||
"прореживается до ширины не больше 1280 пикселей",
|
||
"scale": args.scale,
|
||
"assumed_gpu_mlups": ASSUMED_GPU_MLUPS,
|
||
"assumed_cpu_mlups": ASSUMED_CPU_MLUPS,
|
||
"shards": args.shards,
|
||
"shard_hours": [round(h, 2) for h in shard_hours],
|
||
},
|
||
"runs": RUNS,
|
||
}
|
||
with open(args.out, "w", encoding="utf-8", newline="\n") as f:
|
||
json.dump(doc, f, ensure_ascii=False, indent=1)
|
||
|
||
print(f"прогонов: {len(RUNS)} файл: {args.out}\n")
|
||
print(f"{'гр':>3}{'прогонов':>10}{'обновлений узлов':>20}{'часов GPU':>12}{'часов CPU':>12}")
|
||
tot_gpu = tot_cpu = 0.0
|
||
for g in sorted({r["group"] for r in RUNS}):
|
||
rs = [r for r in RUNS if r["group"] == g]
|
||
cost = sum(r["cost"] for r in rs)
|
||
hg = sum(r["cost"] / 1.2e9 / 3600 for r in rs if r["backend"] == "gpu")
|
||
hc = sum(r["cost"] / 2.2e7 / 3600 for r in rs if r["backend"] == "cpu")
|
||
tot_gpu += hg
|
||
tot_cpu += hc
|
||
print(f"{g:>3}{len(rs):>10}{cost:>20.3e}{hg:>12.1f}{hc:>12.1f}")
|
||
print(f"{'—':>3}{len(RUNS):>10}{sum(r['cost'] for r in RUNS):>20.3e}"
|
||
f"{tot_gpu:>12.1f}{tot_cpu:>12.1f}")
|
||
print(f"\nвсего ≈ {tot_gpu + tot_cpu:.1f} ч при 1200 MLUPS на GPU и 22 на CPU")
|
||
|
||
print("\nдоли (часы с поправкой на размер сетки, см. DZN_MLUPS):")
|
||
for k, h in enumerate(shard_hours, 1):
|
||
n = sum(1 for r in RUNS if r["shard"] == k)
|
||
print(f" доля {k}: {n:>3} прогонов ≈ {h:5.1f} ч")
|
||
print(f" разброс: {(max(shard_hours) / min(shard_hours) - 1) * 100:.1f} %")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|