Azat Ayupov (Rh+Gh)

Дошел до 220 млн вокселей и 23 гб Vram. Посчиталось на удивление довольно быстро. После валидации начну формировать синтетический датасет для своей ML модели. После донастройки движка посредством валидационных тестов буду греть видеокарты на Vast. Пока что не знаю сколько времени это займет, сколько будет стоить. Нужно будет подобрать корректную модель при условии, что обучающая выборка здесь довольно небольшая.

Я сталкиваюсь с некоторыми ограничениями в связи с тем, что хочется максимально удешевить процесс, не покупая множество подписок за 20-25 долларов в месяц. Поэтому в плане хранения результатов расчета пока что скидываю это на сторону пользователя. Как только все полноценно заработает будет возможность хранения файлов и расчетов в базе данных. Самая тяжелая и долгая часть, очень надеюсь, скоро будет завершена. Я завяз прилично на серверных расчетах и на валидации движка. Потом нужно полностью почистить UI - UX, переработать интерфейс, исправить некоторые ошибки (это уже быстро). Следующие функции будут ложиться одна за другой быстро. Очень надеюсь, что в сентябре получится уже сделать приличное приложение с ветром, снегопереносом и оценкой комфорта - ветер + температура.

Серверные расчёты заработали, но пока что только для вокселя достаточно большого размера. Такую сцену как на скриншотах этого поста можно довольно легко посчитать и на своем ПК, не прибегая к серверным картам. Я сужу по своему m4max, считающего такие сцены за 3-5 минут, тогда как даже карты RTX (особенно урезанные на ноутбуках) могут считать такое 10-15, а то и все 20 минут. Причем нужно понимать, что воксель довольно большой и паттерн ветровых потоков достоверный, но с допущениями. Смысл в серверных расчетах для больших сцен, не влезающие в разумную память видеокарт рядового пользователя : вряд ли у кого есть карта со 140Гб Vram, а для городской сцены такое количество памяти вполне необходимо. Первая задача была запустить серверные расчеты со всей связкой инфраструктуры, особенно связанной с безопасностью денег и системой кредитов. До небольшого предела эта система работает. Следующая задача - довести до предела карты RTX 5090, то есть это примерно 30 гб Vram. А после уже H100, H200.

Сам по себе бенчмарк на главной странице, если вы его захотите запустить, особенно репорт, требует доработки. Данная техническая информация ни к чему обычнному пользователю. Воспринимайте ее пока что как эксперимент. Постепенно я уберу все лишнее. Идея бенчмарка в том, чтобы дать пользователю понять с первых секунд - насколько детальные и большие сцены он сможет запустить на своем ПК. Пользователь должен понять на что он может расчитывать в браузере, чтобы не заблуждаться в том, что можно получить в течении 30 секунд точные параметры. Я сразу честно хочу показать - за 30 (к примеру) секунд расчета можно получить только достоверный паттерн поведения ветра, скорость может быть занижена или завышена на десятки процентов. Результаты бенчмарка после входа в редактор используются для того, чтобы показать пользователю сколько ориентировочно займет времени расчет сцены при данном размере вокселя и его количестве. И сразу же покажет, что при данной конфигурации лучше всего взять серверный расчет, хотя пользователь всегда может сделать расчеты на своем железе бесплатно.

Немного экспериментирую с UI и его представлением. Можете заметить, что на странице лендинга есть небольшая сцена, взятая ровно из бенчмарка Архитектурного Института Японии. Можно по ней сделать быстрый бенчмарк возможностей вашего ПК. Выглядит это пока что сыро, много лишнего. Так что - все может меняться довольно активно.

Примерно через пару недель (а может и раньше) хочу начать закрытое тестирование по инвайтам с бесплатным расчетом с серверными картами для больших детализированных сцен. Из важного: Добавил сохранение и загрузку проекта - все записывается в довольно компактный json. Планы работ: 1) Тестировать серверные расчеты; 2) Навести порядок в интерфейсе (UI, UX); 3) Валидация идет независимо ни от чего параллельно. Тест-кейсы становятся все более тяжелыми, так что без серверных карт не обойтись.

Понимаю, что вся эта возня вам вряд ли интересна, но она важна для профессионального сообщества. Чтобы хоть как-то нормально позиционировать продукт среди всей навайбкоженной кучи LBM солверов необходимо пройти этот тернистый путь и еще нужно неплохо понимать теорию (каждый день понемногу закрываю пробелы). Так что в ближайшее время буду скидывать сюда некоторые теоретические вкладки, разбавленные анимацией для более веселого воспрития контента. Ну и конечно анимации ветровых потоков, которые вы так любите. Пойду ставить на серверный расчет этот кейс на карту H200 с 140 гб видеопамяти. Посмотрим как улучшиться корреляция и bias против эксперимента. Будем жечь серверную карту в течении 6-7 часов.

Опубликовал подробный отчет по валидации с Case C от AIJ benchmark. https://sredapp.com/validation/case-c.html Из интересного - сравнение webgpu и cuda rtx 5090. Конечно, я не дошел еще до предела браузера, потому что предел памяти можно увеличить. И это нужно обязательно сделать в ближайшее время. Придется прилично погреть свой M4max на Macstudio, но что поделать. Считаю, что данное исследование будет хорошим наглядным докзательством пределов применимости webgpu для CFD исследований городских ветровых потоков.

Стоит заметить, что в эксперименте Case C - продув с трех разных направлений. Полный отчёт в процессе формирования. Самому интересно что из этого выйдет.

Корреляция умеренная на уровне пешеходов (именно это нам и интересно). В отчете есть замеры на разных высотах. Приводить их не буду. Я посмотрел отчеты некоторых валидированных продуктов и везде есть приличные смещения относительно эксперимента. Насколько они отличаются от моих - пока что не могу сказать.

Продолжаю процесс валидации движка. Так как я упёрся в ограничения WebGPU, пришлось подключать браузерные расчёты. Рассмотрел разные варианты и пока что самым приемлемым по затратам вышел ресурс Vast.ai, где можно арендовать карты типа RTX 5090 и даже H100, H200. Дело в том, что я не могу в браузере сделать достаточно мелкий воксель, так как я вылетаю за пределы, поэтому однозначно остается только серверный путь. И вот - уменьшая воксель на n-ом шаге наконец-то получилось уменьшить смещение. Bias на графике в самом последнем изображении это смещение. Грубо говоря - чем ближе к нулю, тем ближе к эксперименту, но отдельно рассматривать от RMSE нельзя. r - это корреляция. Slope это ровно то, что пришло к нам из линейной регрессии.

Так называемые Стрим трейсы или линии тока воздушных потоков показывают как реально движется поток. Если я хочу узнать как именно исходный поток достиг той, или иной точки в пространстве, то помогут только стрим трейсы. Супер полезная штука. Срезы и прочее это не показывают. В "Среде" англ. Streamlines или Линии тока. Ставите точки - Add seeds (на русском абсолютно пока что тупорылый машинный перевод - исправлюсь: пусть не режет ваш глаз :)) Перед этим выбираете высоту и смотрите что получается. Единственное - детализацию нужно сделать получше - dx поменьше.

Я сегодня с ИИ ощутил небольшой внутренний кризис. Справедливо написали в одном из постов в linkedin, что очень много стало появляться приложений, которых традиционно было немного. Например каждый сегодня реализует приложения для оценки ветровых потоков CFD. Очевидно, что причина в вайбкодинге. Я честно говоря в замешательстве от этого. Несмотря на то, что сам пользуюсь LLM. Раньше я использовал его гораздо меньше. Еще пол года назад мой Python код и запущенный Openfoam на Linux требовал от меня намного больше внимания и сил, а сегодня же при создании приложения Sreda с WebGPU я был в роли оператора, управляя агентом и в основном заботясь о верификации движка. Что тут скрывать - я сел основательно заново пересоздавать прошлый проект на Openafoam, начав с прохождения тест-кейса А от AIJ. Я основательно подготовился - даже купив на японском сайте некоторые журналы (ох уж эти японские сайты:). Я ради интереса попробовал параллельно долгой валидации, пока было время поэкспериментировать с промптами Claude Opus 4.8 и неожиданно для меня заработал движок LBM WebGPU. Во мне это тогда вызвало энтузиазм, но сейчас наоборот - ощущаю замешательство и даже внутренний упадок, я понимаю, что что-то идёт не так. Это не должно строится так легко. Это даже как-то противоестественно. Я задаюсь вопросом - куда мы идем? Какими будут будущие инженеры? Сегодня даже учеба в университетах обесценивается, традиционное мышление вымывается благодаря LLM. Уже используя ИИ, как говорят, доказали некоторые задачи, которые ставил Эрдёш. Я в МФТИ сталикавался с некоторыми его теоремами и скажу я вам, не такие они простые. Справедливо можно возразить, что раньше ездили на телегах, а сегодня на автомобилях - хватит брюзжать, бери деревянные колеса и вперед в прекрасное прошлое! Ок, аргумент из разряда "новые теории приходят тогда, когда уходят старики" вполне себе хороший. Но я тут немного о другом. Меня помимо всего прочего угнетает мысль о том, что за ширмой онлайна с LLM мы можем быть кем угодно, стать любым специалистом, быстро клепать MVP, но в сущности всё это фейк.

Судя по всему пока что OSM данные отключу для вашего же блага. Пока в процессе валидации не решу некоторые проблемы. Местами можно встретить топорный перевод от LLM. Пока что не воспринимайте это критчино. Подправлю позже.

Привет! Ссылка на приложение. Можно пробовать и тестировать. Рекомендую в начале просто построить боксы и прогнать небольшие сцены без данных OSM. А вообще посмотрите вводное видео - я там подробно рассказываю как работать с этим Ссылка - https://sredapp.com/