Первое сравнение нейросетей FEMnet 2.1 mini и pro.
🔹Время расчета и автоматизации армирования обычного 2х секционного корпуса:
mini - 88 сек.
pro - 233 сек.
🔹Существует разница в определении НДС плит. mini менее точно определяет значения моментов в местах возникновения сингулярностей, из-за этого расход в плитах выше на 16 кг/м3. Заметно как в mini используется армирования больших диаметров в местах возникновения сингулярностей.
🔹Разница армирования обычной версии FEMnet 2.1 и pro версии - минимальная. Чем выше число нейронов нейросети , тем точнее нейросеть находит НДС.
❗️ pro версию нельзя запустить на видеокартах с видеопамятью 4 Gb. Тест выполнялся на 3 разных ПК, запустить не получилось, но тесты продолжаются.
🔹версия mini дает идеальный результат при подборе пилонов, когда не нужна идеальная точность НДС.
🔹Время расчета и автоматизации армирования обычного 2х секционного корпуса:
mini - 88 сек.
pro - 233 сек.
🔹Существует разница в определении НДС плит. mini менее точно определяет значения моментов в местах возникновения сингулярностей, из-за этого расход в плитах выше на 16 кг/м3. Заметно как в mini используется армирования больших диаметров в местах возникновения сингулярностей.
🔹Разница армирования обычной версии FEMnet 2.1 и pro версии - минимальная. Чем выше число нейронов нейросети , тем точнее нейросеть находит НДС.
🔹версия mini дает идеальный результат при подборе пилонов, когда не нужна идеальная точность НДС.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥4🤔3⚡1
Это концепция одного из объектов московского застройщика. 45 этажей. Пилоны стоят очень часто исходя из приходящих на них нагрузок. Но на этом объекте более очевидна разница в суждении искусственных нейронных сетей и естественных.
🔹На первом фото пилоны расставлены нейросетью SmartPylon. Расход арматуры в плитах составил 87.8 кг/м3. Из-за того, что ядро лифта представляет собой не прямоугольник, а букву Н, то и пилоны нейросеть расставляет так что бы их уравновесить и минимизировать скачки моментов в плитах и попасть пилонами в арх. стены.
🔹На втором фото - результат корректировки вариата от SmartPylon живым конструктором. Расход арматуры 88.4 кг/м3, предельный прогиб не изменился. В данном случае человек конструктор, как и большинство конструкторов , руководствуется многолетними привычками. А именно размещает все пилоны максимально к краю плиты, что бы минимизировать свес плиты. И-за этого моменты перераспределились во всей центральной части здания и стали немного хуже. Скорее всего такие варианты были у нейросети SmartPylon, но она их посчитала менее эффективными из-за моментов.
🔹Общий вывод: даже не взирая на ручной подгон под привычные решения человеку, расход не отличается даже на 1 кг/м3. PromCore дает возможность внести корректировку в конструктивную схему жилого здания и получить мгновенный результат.
🔹На первом фото пилоны расставлены нейросетью SmartPylon. Расход арматуры в плитах составил 87.8 кг/м3. Из-за того, что ядро лифта представляет собой не прямоугольник, а букву Н, то и пилоны нейросеть расставляет так что бы их уравновесить и минимизировать скачки моментов в плитах и попасть пилонами в арх. стены.
🔹На втором фото - результат корректировки вариата от SmartPylon живым конструктором. Расход арматуры 88.4 кг/м3, предельный прогиб не изменился. В данном случае человек конструктор, как и большинство конструкторов , руководствуется многолетними привычками. А именно размещает все пилоны максимально к краю плиты, что бы минимизировать свес плиты. И-за этого моменты перераспределились во всей центральной части здания и стали немного хуже. Скорее всего такие варианты были у нейросети SmartPylon, но она их посчитала менее эффективными из-за моментов.
🔹Общий вывод: даже не взирая на ручной подгон под привычные решения человеку, расход не отличается даже на 1 кг/м3. PromCore дает возможность внести корректировку в конструктивную схему жилого здания и получить мгновенный результат.
👍7🔥4🤔1
Хотелось бы порекомендовать данную статью и не полениться и прочитать ее не по диагонали.
🔹Она очень тесно связана и с PromCore и схожих с ней программ нового поколения. Данная статья по сути описывает под кого формируется PromCore и какие вызовы старается решить в будущем.
🔹Бумеров с кульманами и автокадом сменили миллениалы с Revit / ArchiCad / Allplan / Tekla. Точно так же рано или поздно всех миллениалов сменят зумеры у которых будет другой набор программ и подходов к проектированию.
🔹По статистике уровень менеджмента в управлении от 35 до 50 лет и зумер руководитель еще просто не успел набраться опыта, что бы попасть массово в управленческие должности.
🔹В целом есть согласие с точкой зрения что зумеры - это более рациональное поколение, которое не особо лояльно к рутине и консервативным привычкам. И отсутствие профильных профсоюзов они регулируют более радикальным отношением к работодателю и к методам проектирования. А все потому что им особо нечего терять. Для примера как бы не тужился миллениал до 2015 года , его труд обнулился, а для кого то это первых 10 лет работы в профессии.
🔹Те вендоры кто думают, что инженер в будущем будет сидеть и в ручную, что то проектировать линиями, он уже dead inside. А админресурс не родит инженеров для их устаревающих программ и методов проектирования. Принцип "а куда вы денетесь с корабля" не работает, инженеры зумеры просто будут переходить в другие роли и специализации, а может и отрасли.
🔹А работодатели должны понимать, что число инженеров не будет увеличиваться, не повышая уровень автоматизации рост производительности не случится. Новые инженеры не придут и не будут тянуть рутинные задачи как текущее поколение инженеров.
🔹Зумеры не готовы работать по текущим расценкам на проектирование, это же не рационально, учиться 5 лет ВУЗ + 5 лет опыта на ведущего что бы потом получать как таксист.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/957046/
🔹Она очень тесно связана и с PromCore и схожих с ней программ нового поколения. Данная статья по сути описывает под кого формируется PromCore и какие вызовы старается решить в будущем.
🔹Бумеров с кульманами и автокадом сменили миллениалы с Revit / ArchiCad / Allplan / Tekla. Точно так же рано или поздно всех миллениалов сменят зумеры у которых будет другой набор программ и подходов к проектированию.
🔹По статистике уровень менеджмента в управлении от 35 до 50 лет и зумер руководитель еще просто не успел набраться опыта, что бы попасть массово в управленческие должности.
🔹В целом есть согласие с точкой зрения что зумеры - это более рациональное поколение, которое не особо лояльно к рутине и консервативным привычкам. И отсутствие профильных профсоюзов они регулируют более радикальным отношением к работодателю и к методам проектирования. А все потому что им особо нечего терять. Для примера как бы не тужился миллениал до 2015 года , его труд обнулился, а для кого то это первых 10 лет работы в профессии.
🔹Те вендоры кто думают, что инженер в будущем будет сидеть и в ручную, что то проектировать линиями, он уже dead inside. А админресурс не родит инженеров для их устаревающих программ и методов проектирования. Принцип "а куда вы денетесь с корабля" не работает, инженеры зумеры просто будут переходить в другие роли и специализации, а может и отрасли.
🔹А работодатели должны понимать, что число инженеров не будет увеличиваться, не повышая уровень автоматизации рост производительности не случится. Новые инженеры не придут и не будут тянуть рутинные задачи как текущее поколение инженеров.
🔹Зумеры не готовы работать по текущим расценкам на проектирование, это же не рационально, учиться 5 лет ВУЗ + 5 лет опыта на ведущего что бы потом получать как таксист.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/957046/
Хабр
Зумеры против труда: почему это поколение не хочет работать?
В самом традиционном и привычном понимании этого слова. Они могут уволиться в тот же день, когда устроились на работу, резко сменить вид деятельности и быть недовольными даже прекрасными условиями...
🔥10💯5🤔3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Коллеги, состоялся релиз PromCore версии 4.0.1.03.
В ней добавлены три версии нейросети FEMnet.
В пробной лицензии PRO версия не доступна. Так же пришлось ввести ограничение на использование минимального объема видеопамяти при использовании PRO версии, он составил 8 Gb.
В ней добавлены три версии нейросети FEMnet.
В пробной лицензии PRO версия не доступна. Так же пришлось ввести ограничение на использование минимального объема видеопамяти при использовании PRO версии, он составил 8 Gb.
🔥2
Результат опроса показал сверх заинтересованность в инструменте. Вы сами проголосовали за открытие окна Овертона. Мы поставили данной функции максимальный приоритет и планируем опубликовать ее в виде обновления программы PromCore не позднее GTA6.
Для проекта PromCore это будет первый инструмент автоматизации стадии Р конструктивных решений.
📋Инструмент будет называться SmartRebar и это целая цифровая фабрика конструирования продольного армирования в плитах.
🔎Эксперименты импорта армирования из Лиры САПР в PromCore показали необходимость небольших правок конечно элементной модели результатов армирования. В лире САПР пользователь формирует результаты армирования, узлы и элементы в виде таблиц в формате csv с помощью штатных стредств, далее все на себя берет PromCore и новый плагин обмена данными для Revit.
❗️ PromCore сам ничего не досчитывает, он будет раскладывать армирование ровно по тем результатам которые ему загружает пользователь из сторонних расчетных программ.
📊Перед генерацией армирования инженеру будет предоставлена наглядная трехмерная визуализация теоретического армирования, для оценки необходимости корректировки результатов основной модели в Лира САПР.
Для проекта PromCore это будет первый инструмент автоматизации стадии Р конструктивных решений.
📋Инструмент будет называться SmartRebar и это целая цифровая фабрика конструирования продольного армирования в плитах.
🔎Эксперименты импорта армирования из Лиры САПР в PromCore показали необходимость небольших правок конечно элементной модели результатов армирования. В лире САПР пользователь формирует результаты армирования, узлы и элементы в виде таблиц в формате csv с помощью штатных стредств, далее все на себя берет PromCore и новый плагин обмена данными для Revit.
📊Перед генерацией армирования инженеру будет предоставлена наглядная трехмерная визуализация теоретического армирования, для оценки необходимости корректировки результатов основной модели в Лира САПР.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12⚡3👍3💯1
📋 Пару месяцев назад мы добавили ограничения в PromCore, не допускается запуск PromCore с интегрированной(встроенной) видеокартой. Пользователь видит сообщение "у вас встроенная видеокарта, ваш GPU не имеет собственной видеопамяти, дальнейшая работа в программе невозможна".
❓ И пользователь задается вопросом: у меня мощная HP/Intel станция, на которой легко запускается любая расчетная или BIM программа !? какого .... PromCore не устраивает мой ПК ?
❗️ Ответ сложный, но попробуем разобраться в причинах, так как таким требованием мы отсекаем 70% потенциальных пользователей которые даже не могут запустить PromCore.
🔹Память (BW, UMA vs VRAM). Встроенная графика (iGPU) живёт на UMA (Unified Memory Architecture) и делит системную RAM с CPU. Типичная пропускная способность RAM: DDR4-3200 (2 канала) ≈ 51 GB/s.
Для сравнения, дискретная карта RTX 4090 с GDDR6X ≈1008 GB/s VRAM.
Разница в 20 раз. При работе нейросети SmartPylon число итераций перегонки от 4 до 100 гигабайт информации происходит от 1 до 1 000 000 раз и более. На это не способны классические программы в которых до сих пор файловая структура и хранящаяся даже не в RAM, а на SSD/HDD.
Для отвлеченного понимания пример, вы едете на автомобиле по дороге с 2 полосами движения и где обгон запрещён. И есть другой вариант перемещение по 1000 полосной железной дороге по которой с одинаковой скоростью перемещаются параллельно друг другу 1000 двухъярусных поездов с бесконечным числом вагонов.
RAM память просто не успевает переписывать блоки памяти на таких объёмах информации и RAM умирает. Существуют способы замедления алгоритмов под встроенные видеокарты , но это по сути замедление PromCore от 100 и более раз.
🔹В дискретных видеокартах есть блоки для матричных вычислений с плавающей запятой, во встроенных видеокартах их нет вообще.
🔹У встроенной видеокарты нет своего блока охлаждения, буквально на 1-2 итерациях нейросети SmartPylon температура блока поднимается до 60-70 градусов в зависимости от системы охлаждения, частота видеочипа падает пропорциональна росту температуры. При повышении температуры видеочипа встроенной видеокарты происходит деградация всего происходящего на экране пользователя. В этот момент обычно включается защита BIOS на предельную температуру и на видеочип аварийно перестает подаваться напряжение, что приводит либо к синему экрану ОС либо просто перезагрузке видеодрайвера. Тесты показали, что в классических программах для проектирования видеокарта не используется даже на 10% от ее возможных предельных характеристик, особенно шейдерных контейнеров, поэтому с проблемами перегрева встроенных видеокарт пользователи просто не могут столкнуться.
🔹И еще десятки проблем связанных со встроенной видеопамятью: меньше локальной и общей памяти на потоки, более строгие лимиты, сложнее выдерживать равномерную загруженность вычислителей и т.д.
Все выше перечисленное отчасти является причинами и отсутствия сервера обработки данных у PromCore, передавать даже по гигабитному каналу такой объем данных просто невозможно.
🔹Память (BW, UMA vs VRAM). Встроенная графика (iGPU) живёт на UMA (Unified Memory Architecture) и делит системную RAM с CPU. Типичная пропускная способность RAM: DDR4-3200 (2 канала) ≈ 51 GB/s.
Для сравнения, дискретная карта RTX 4090 с GDDR6X ≈1008 GB/s VRAM.
Разница в 20 раз. При работе нейросети SmartPylon число итераций перегонки от 4 до 100 гигабайт информации происходит от 1 до 1 000 000 раз и более. На это не способны классические программы в которых до сих пор файловая структура и хранящаяся даже не в RAM, а на SSD/HDD.
Для отвлеченного понимания пример, вы едете на автомобиле по дороге с 2 полосами движения и где обгон запрещён. И есть другой вариант перемещение по 1000 полосной железной дороге по которой с одинаковой скоростью перемещаются параллельно друг другу 1000 двухъярусных поездов с бесконечным числом вагонов.
RAM память просто не успевает переписывать блоки памяти на таких объёмах информации и RAM умирает. Существуют способы замедления алгоритмов под встроенные видеокарты , но это по сути замедление PromCore от 100 и более раз.
🔹В дискретных видеокартах есть блоки для матричных вычислений с плавающей запятой, во встроенных видеокартах их нет вообще.
🔹У встроенной видеокарты нет своего блока охлаждения, буквально на 1-2 итерациях нейросети SmartPylon температура блока поднимается до 60-70 градусов в зависимости от системы охлаждения, частота видеочипа падает пропорциональна росту температуры. При повышении температуры видеочипа встроенной видеокарты происходит деградация всего происходящего на экране пользователя. В этот момент обычно включается защита BIOS на предельную температуру и на видеочип аварийно перестает подаваться напряжение, что приводит либо к синему экрану ОС либо просто перезагрузке видеодрайвера. Тесты показали, что в классических программах для проектирования видеокарта не используется даже на 10% от ее возможных предельных характеристик, особенно шейдерных контейнеров, поэтому с проблемами перегрева встроенных видеокарт пользователи просто не могут столкнуться.
🔹И еще десятки проблем связанных со встроенной видеопамятью: меньше локальной и общей памяти на потоки, более строгие лимиты, сложнее выдерживать равномерную загруженность вычислителей и т.д.
Все выше перечисленное отчасти является причинами и отсутствия сервера обработки данных у PromCore, передавать даже по гигабитному каналу такой объем данных просто невозможно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
🔎Сначала была идея машинного обучения результатов подборов свайных полей, но в ходе обучения нейросетей родилась идея гибридного решателя нового поколения классического МКЭ. Который воплотит в себе скорость нейросетей и точность классического МКЭ.
🔹В 2022 году коллеги из Stanford и Oregon State University смогли теоретически ускорить свой решатель до 115 раз быстрее классического решателя для задач строительной механики на GPU.
🔹Скорость нашего нового решения до 18 000 раз быстрее всех существующих решений основанных на классическом МКЭ, включая Ansys, Abaqus, Nastran, LS-Dyna и прочее.
🔹В большинстве задач наш новый гибридный решатель классического МКЭ рассчитывает свайное поле быстрее чем пользователь нажимает на кнопку "расчет", примерно за 0.05 секунды при 100 000 уравнений.
🔹Мы постарались сделать инструмент максимально прозрачным, пользователь сам сможет менять параметры СЛАУ и отслеживать параметры сходимости уравнений на каждой итерации оптимизации свайного поля.
🔹Наш гибридный решатель очень требователен к GPU и как и нейросети , требует объем видеопамяти не менее 4Gb.
🔹SmartPile - обновленный инструмент расчета и оптимизации свайных полей, выйдет в декабрьском обновлении.
🔹Для большинства свайных полей SmartPile потребуется 1 секунда на видеокарте RTX 4090 чтобы найти оптимальное положение и количество свай. А сколько на это уйдет у человека с классическими инструментами расчета и моделирования ?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏8🔥7👍2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Демонстрация возможностей инструмента SmartPile - автоматизация оптимизации свайных полей на новом решателе.
Суть работы довольно простая, SmartPile после 0 итерации расчета вычисляет усилия сжатия в каждой свае и находит % слабых свай, % регулирует пользователь через UI. Далее на каждой i-той итерации % самых ненагруженных свай удаляется из расчётной схемы и вычисляются новые усилия в сваях. Число конечных итераций регулирует пользователь. Получается некий аналог математической "эрозии" свай.
Каждый раз при изменении параметров расчет всех итераций повторяется с 0, таким образом тольок на данном видео произошло около 5000 расчетов свайного поля, что невозможно совершить в классических САПР.
Это идеальная задача для машинного обучения без итераций находить положение свай и нагрузку на их, но благодаря скорости нового решателя мы отказались от 100% использования только нейросетей.
Суть работы довольно простая, SmartPile после 0 итерации расчета вычисляет усилия сжатия в каждой свае и находит % слабых свай, % регулирует пользователь через UI. Далее на каждой i-той итерации % самых ненагруженных свай удаляется из расчётной схемы и вычисляются новые усилия в сваях. Число конечных итераций регулирует пользователь. Получается некий аналог математической "эрозии" свай.
Каждый раз при изменении параметров расчет всех итераций повторяется с 0, таким образом тольок на данном видео произошло около 5000 расчетов свайного поля, что невозможно совершить в классических САПР.
Это идеальная задача для машинного обучения без итераций находить положение свай и нагрузку на их, но благодаря скорости нового решателя мы отказались от 100% использования только нейросетей.
👍8🔥5