Всем привет !
🔹В версии PromCore 4, все расчеты и процессы автоматизации моделирование новых инструментов, перейдут на GPU. В связи с этим подготовлена статья в которой приведены сравнительные тесты времени расчета и моделирования небольшого 12-ти этажного здания.
🔹В статье данные по более чем 200 наиболее популярным видеокартам за крайние 13 лет. С 2012 года средняя производительность GPU выросла с уровня GT 630 (2012) до RTX 5090 (2025), обеспечив ~100× прирост скорости вычислений.
🔹Для сравнения, производительность CPU за тот же период увеличилась с Intel i7-3770K (6474 PassMark) до AMD Ryzen 9 7950X (63621 PassMark), то есть в ~10×.
🔹GPU выигрывают за счёт масштабируемой параллельной архитектуры и быстродействующей памяти, тогда как CPU ограничены ростом тактовых частот и тепловым пакетом.

Всем привет !
В преддверии релиза 4 версии программы команда PromCore решила параллельно изучить возможности еще большего улучшения нейросети FEMnet 2.0. Для этого мы еще собрали несколько миллионов данных обучения и получили интересные данные.
🔹Мы нашли около 25 000 данных которые искажали данные обучения всех версий нейросетей.
🔹Улучшение возможно и значительно, но с улучшением растет и размер нейросети. В течении нескольких месяцев выйдет еще одна новая нейросеть FEMnet 3.0. Для сравнения размерностей нейросетей:
- FEMnet 1.0 (PromCore 3) - 1 000 000 параметров
- FEMnet 2.0 (PromCore 4) - 4 800 000 параметров
- FEMnet 3.0 (PromCore 4) - 19 240 000 параметров
🔹Версия нейросети FEMnet 3.0 соответственно медленнее по сравнению с FEMnet 2.0, но не в 4 раза, мы переписали значительную часть движка генерации данных для конечных элементов, реализовали более лучший параллелизм данных. Пользователь на стартовом окне программы будет выбирать какую нейросеть он хочет использовать в основной программе. Изменить выбор в режиме работы с нейросетью будет невозможно, придется возвращаться на стартовое окно.
🔹Нейросеть FEMnet 3.0 станет еще больше, примерно 300 Мб, больше чем сама программа PromCore.
🔹 FEMnet 3.0 стал и намного капризнее к выделению памяти на GPU во время работы. Пришлось переписать весь движок в который раз под 3.0. Так же эта версия нейросети выжимает все соки из Vulkan API.
🔹Новая архитектура нейросетей подстраивается под развитие GPU , в основном от Nvidia. С выходом линейки видеокарт 5000 серии появилось много проблем, с которыми ранее пользователи не сталкивались. Часто можно было прочитать что тот или иной драйвер ломает систему, проблемы не прошли мимо и проекта PromCore. Проблема в том что Vulkan API имеет не очень стабильную SwapChain. Не будем подробно описывать эту технологию. Nvidia и Vulkan обещают починить в короткие сроки. В чем заключается проблема для пользователя, из-за того что Vulkan дает значительный прирост для нейросети FEMnet 2.0 по сравнению с DirectX, при сворачивании программы в трей, GPU выдает «device lost» и не может связать обратно картинку из буфера. Поэтому новую версию PromCore нельзя будет свернуть в трей ОС. Данная функция будет отключена, пока Nvidia не решит проблему в драйверах.
🔹Этот пост написан больше к тому, что новая архитектура программ с расчетами и моделированием на GPU сталкиваются с новыми проблемами. И о данных проблемах нет информации в интернете, проект начинает проходить этап когда мы сталкиваемся с проблемами первыми среди разработчиков ПО. Так сказать первопроходцы в мире параллелизма на GPU среди BIM/CAD.

Всем привет !
Сегодня в 00:00 по Мск станет доступна новая версия PromCore 4.0.0.57. Она уже доступна для скачивания. Для тех у кого уже есть клиент, он предложит скачать новую версию при запуске. С 5.05.2025 года у всех, кто когда либо запрашивал доступ новая версия доступна на 62 дня, ничего дополнительно запрашивать не нужно. Что нового в версии PromCore 4:
🔹 Новая нейросеть FEMnet 2.0, в статье подробная информация по ней со всеми сравнениями.
🔹 Реализована технология GPU Batching для FEM.
🔹 Новая система управления, редактирования и взаимодействия с элементами.
🔹 Возможность экспортировать из Revit целые городские застройки.
🔹 Возможность сохранять/загружать в программе городские застройки.
🔹 Новая нейросеть SmartCity, она является гибридом с нейросетью FEMnet 2.0 - ее задача найти в модели - здания, заармировать все плоские плиты перекрытий в каждом здании, стены и найти сжимающие напряжения в пилонах. В целом инструмент не отличается от уже существующего инструмента с классическим решателем.
🔹До 400% увеличенная производительность FPS, за счет лучше многопоточной обработки геометрии на CPU в каждом кадре.
🔹Увеличился размер программы до 300 Мб, ранее программа занимала около 100 Мб.
🔹Увеличился размер нейросетей на жестком диске, теперь это около 65 Мб.
🔹У программы теперь существует фильтр слабых ПК, пользователи у которых видеокарты не поддерживают Vulkan API или объем видео памяти ниже 4 Gb, не смогут использовать программу.
🔹Все основные механики программы переведены на GPU. Число ядер CPU теперь только немного влияют на FPS при работе в пространстве модели.
🔹В новой версии на производительность всех вычислений с помощью нейросетей влияет только вычислительная мощность вашего GPU.
🔹Так же реализовано около 100 изменений не глобального характера.

Теперь проект может сосредоточиться на новом решении для следующей версии PromCore. Оно будет новым для проекта, ранее мы его не показывали и не говорили о нем.

Всем привет !
🔹С помощью данного API теперь возможно создавать пользовательские плагины для различных программ, которые формируют модель с расширением prmt для программы PromCore.
🔹Формат prmt легко открыть блокнотом

Часто в BIM среде можно услышать что BIM мертв в России, что государство его убило. Но видя этот рейтинг, возникает чувство диссонанса, как может умнейшее среди Европейских и западных стран делать "хуже" чем все остальные.
1. Проблема BIM-сообщества в России.
У некоторых сторонников BIM существует иллюзия, что где-то за рубежом всё идеально, а в России всё безнадёжно. В действительности же это во многом устаревший маркетинговый миф, уходящий корнями во времена активного продвижения Autodesk. На этом мифе уже сложно выехать, поскольку рынок и технологии давно изменились. Подобные подходы чаще применяются в малоразвитых (в контексте цифровизации) регионах, где критическое мышление не так распространено.

2. Проблема масштабов
На протяжении нескольких лет в России идеи BIM продвигали по сингапурскому сценарию. Однако Сингапур — это компактный город-государство, сопоставимый по численности населения с Санкт-Петербургом (около 5,5 млн человек).

🔹Многие «витринные» BIM-проекты в Сингапуре действительно ориентированы на туристические зоны (например, Marina Bay Sands, аэропорт Чанги и др.).
➖Сингапурский опыт можно условно сравнить лишь с реализацией BIM на уровне одного-двух столичных округов, например ЦАО или СЗАО Москвы.
➖В азиатских странах (Сингапур, Южная Корея, Таиланд) метро зачастую типовое, трёхуровневое, без яркой архитектурной индивидуальности — «мечта конструктора», где BIM-проекты проще масштабировать.
➖Попробуйте применить сингапурские методы, скажем, в Нижегородской области, и станет очевидно, что задача кардинально меняется из-за иных условий, расстояний и неоднородной инфраструктуры.

3. Проблема централизации больших стран

Россия:
🔺13 часовых поясов, 89 субъектов, каждый со своими региональными нормами в строительстве и экспертизой.
🔺Множество инстанций и уровней власти

США:
🔹Официально 6 часовых зон на континенте плюс несколько «заморских» территорий, однако если считать их все, можно говорить о 9+ часовых поясах.
🔹50 штатов + округ Колумбия, порой с противоречащим строительным законодательством.

В обеих странах консерватизм застройщиков и подрядчиков ведёт к тому, что они сопротивляются переводу процессов в BIM и продолжению «бумажной» традиции. Это делает ситуацию в России и США поразительно похожей.

4. Обоснование инвестиций

Россия:
🔺Застройщики и подрядчики часто не видят прямого финансового эффекта от BIM на этапе строительства.
🔺Основной объём строительства приходится на жильё и социальные объекты, где маржинальность невысока, а оптимизация процессов не всегда является приоритетом.

США:
🔹Многие компании вне крупных инфраструктурных проектов считают, что затраты на внедрение BIM (обучение персонала, покупку ПО, перестройку бизнес-процессов) не окупаются.
🔹При этом основная статья финансирования в США — инфраструктура (автомагистрали, мосты и т. п.), где BIM действительно востребован и инвестируется на уровне государство за счет дотаций.

Таким образом, в обоих государствах есть проблемы с чётким экономическим обоснованием: когда приоритет — объекты с невысокой маржинальностью, инвестировать в BIM сложнее. BIM в обоих государствах востребован в дотационных секторах.

5. Проблема кадров: BIM на стройке:

Эта проблема актуальна во всём мире. Считается, что массовое использование рабочих-мигрантов в России мешает эффективному внедрению BIM. Но в США и Канаде тоже трудится много мигрантов из Мексики (включая выходцев из Узбекистана, Таджикистана). В арабских странах на стройках заняты индийцы, пакистанцы и бенгальцы, зачастую без начального образования.

➖Языковой барьер и низкий уровень цифровых навыков делают BIM-модель бесполезной, если рабочие не умеют с ней взаимодействовать.
➖Даже высококвалифицированные арабские и азиатские специалисты нередко удивляются детализации российских технических требований, полагая, что их чрезвычайно сложно соблюдать на практике.
➖В некоторых азиатских регионах проблема образования стоит так остро, что речь порой идёт не о компьютерной грамотности, а о доступе к питьевой воде.

6. Итог:
Он простой, государство перестало адекватно прислушиваться к такому сообществу.

Всем привет !
🔹Новый драйвер Nvidia добавляет технологию Nvidia smooth motion (генерация кадров на уровне драйвера) для Vulkan API версии 1.0 и выше.
🔹Теперь пользователи с видеокартами Nvidia серии 5000 могут ощутить 2х кратный прирост FPS в программе PromCore.
🔹Дядя Хуанг обещает что будет и поддержка видеокарт 4000 серии, но пока этого не произошло.
🔹В свежем драйвере NVIDIA GeForce Graphics Driver версии 576.40 так же произошло очередное урезание Vulkan API, которое ощущается только на очень больших моделях в программе PromCore. Надеемся что Nvidia снова в очередной раз все починит в новых обновлениях драйверов.

Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени на самом деле требуется для проверки концепции на работоспособность? В моем тесте PromCore проглотил обычный план этажа Pinterest и вывел полностью рассчитанный армированный каркас еще до того, как сопоставимая модель Revit успела закончить загрузку.

🌐 Узнайте больше о PromCore
➡️ Инструкция по запуску программы

Мы начинаем целую серию выпусков посвящённую сравнению вариантов конструктивных решений жилых монолитных зданий по уже реализованными проектам с вариантами от ИИ. Возможно кто то даже узнает свои проекты. Для такого рода оценки достаточно иметь даже самого низкого качества картинку плана этажа и 10 минут времени.

Плагиат шагает по планете. Иногда слышу критику про МВК, что он совсем не подходит для предварительных оценок сечений пилонов, но вот например американцы из thornton tomasetti совсем не смущаются использовать чужой интеллектуальный труд.

Решение человека VS ИИ. Выпуск #2. В новом выпуске мы взяли объект более узнаваемый, мимо которого скоро будут проезжать сотни тысяч москвичей на работу и обратно. Для оценки принятых решений мы подключили ChatGPT o3, для альтернативного варианта КР - PromCore. На весь анализ у нейросетей ушло 7 минут. В следующем выпуске будет сравнение каркасов с навесной фасадной системой из ЖБ плит и без ее и так же по уже построенному зданию.

Часто приходят запросы по поводу критерия выбора лучших схем нейросетью SmartPylon. Рассмотрим конкретный пример:
🔹 0.0208 = sum Mx / n - сумма всех значений моментов Mx по всем КЭ деленные на число КЭ. Данный показатель больше необходим для контроля правильности найденных моментов. Если нейросеть FEMnet при нахождении моментов слишком ошибалась, то SmartPylon штрафует такой результат высоким значением данного показателя. Так же данный показатель не может быть равным нулю, так как часть моментов относится к реакциям опор. Поэтому данный параметр хорошо указывает на наличие сингулярностей в моментах плит перекрытий.
🔹 0.0223 = sum My / n - сумма всех значений моментов My по всем КЭ деленные на число КЭ. По логике аналогичен показателю = sum Mx / n
🔹 1.1353 = 1 / (м2 / n) - отношение 1 к отношению суммарной площади плиты перекрытия к числу точек узлов опор. Этот показатель указывает, на сколько много узлов опор на м2 плиты перекрытия. Чем меньше узлов, тем лучше. Нейросеть старается создавать схемы с минимальным и рациональным числом пилонов,
🔹 0.0431 = sum |Mx| / n - сумма всех значений моментов Mx в модуле по всем КЭ деленные на число КЭ. Чем ниже данное значение, тем меньше арматуры будет в плитах по оси X.
🔹 0.0477 = sum |My| / n - сумма всех значений моментов My в модуле по всем КЭ деленные на число КЭ. Чем ниже данное значение, тем меньше арматуры будет в плитах по оси Y.
🔹 0.5363 = sum dZ / n - сумма всех значений прогибов по всем КЭ деленные на число КЭ. Чем ниже данное значение, тем меньше экстремальных значений прогибов у конструкции плиты.
🔹 2.3416 - сумма всех значений, но с учётом коэф. масштабирования. При суммировании, показатели моментов умножаются на коэф. 5, для увеличения веса значения параметров.
🔹Таким образом формируется количественная оценка конструктивных решений и нейросеть SmartPylon в конце отсеивает все варианты кроме 10 лучших у которых данный показатель минимален по отношению к другим. Все показатели найдены экспериментальным путем в следствии 1000 экспериментов. Как показали эксперименты , учет показателей армирования, или расходов, не дают дополнительного эффекта.

Сегодня поговорим про экономику конструктивных решений жилых зданий. При условии просевшего рынка строительства от 25% до 60%.

📋Ни для никого не секрет, что большая часть рынка проектирования жилья в РФ сосредоточенна на использовании AutoCad и Revit. За их использование клиент платит 0 рублей.

📋Но для того что-бы что-то смоделировать в КР необходима расчетная программа, Лира САПР обойдется в 649 800 р. Лира 10 обойдется в 592 000 р. SCAD в 404 250 р. За счет отсутствия некоторых функций возможно немного сэкономить.

🔹На ранних этапах проектирования конструктор тратит около 60% времени всех расчетов на подбор конструктивных решений. Остальные 40% используются для проверки изначальных решений на финальных стадиях проектирования.

🔹Расценка часа работы конструктора в среднем составляет 1500 р/ч. с учетом всех налогов.

🔹Для расчета амортизации расчетной программы возьмем 3 года. Средняя стоимость Лиры/scad в год = (649 800 + 592 000 + 404 250) / 3 / 3 = 182 894 р./год PromCore = 200 000 р/год.

🔹Вычислим стоимость расчета Лира/SCAD в час = 182 894 / 2016 = 90 р/ч. Для PromCore = 200 000 / 2016 = 99 р/ч.

🔹В среднем для одного варианта КР опытному конструктору необходимо от 40 часов при работе в Лира/SCAD/Revit/AutoCad. При этом стоимость его работы составит 40 * 1500 = 60 000р. Амортизация лицензии расчетной программы 40 * 90 = 3600 р. Итого за 1 вариант 63 600 р.

🔹Теперь посчитаем для PromCore. Время на 1 вариант = 5 минут (0.083 ч.). Стоимость работ 0.083 * 1500 = 125 р. Амортизация лицензии - 0.083 * 99 = 8 р. Итого за 1 вариант 133 р.

📊 Использование программы PromCore не только указывает на разницу в стоимости работ и времени измеряемой в сотнях раз, но и полностью меняет экономику проектных решений в КР. Компаниям, занимающихся проектированием жилых зданий нет необходимости закупать в больших объемах классические расчетные программы, достаточно 40% от того количества которые использовалось ранее, заменив 60% на пару версий программы PromCore. А полученную разницу в период кризиса направить на индексацию уровня дохода конструктора.