DoMINOで“外部空力（CFD）”を秒オーダーで試す（初心者向け）
DoMINOで“外部空力（CFD）”を秒オーダーで試す（初心者向け） 結論（1分） DoMINO（DoMINO-Automotive-Aero NIM）は、車体形状（STL）から 抗力/揚力 と 表面圧力分布 を返す「CFDサロゲート（代理モデル）」です。 4GPUマシンでは、 同時リクエスト（並列） を増やすことでスループットがほぼ比例して伸びます。 実測では、H100 NVL 4GPUで conc=1→9.16 req/min、conc=4→36.92 req/min（約4倍）、conc=8→55.49 req/min でした。 --- 1) DoM
DoMINOで“外部空力（CFD）”を秒オーダーで試す（初心者向け）
結論（1分）
DoMINO（DoMINO-Automotive-Aero NIM）は、車体形状（STL）から 抗力/揚力 と 表面圧力分布を返す「CFDサロゲート（代理モデル）」です。
4GPUマシンでは、同時リクエスト（並列）を増やすことでスループットがほぼ比例して伸びます。
実測では、H100 NVL 4GPUで conc=1→9.16 req/min、conc=4→36.92 req/min（約4倍）、conc=8→55.49 req/min でした。
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1) DoMINOとは（初心者向け）
CFD（流体解析）は本来、流体方程式（ナビエ–ストークス）を数値的に解くので、1ケースが重いです。 DoMINOはCFDの結果を大量に学習して、「形状 → 空力の結果」を高速に近似するモデル（サロゲート）です。 そのため、設計探索やスクリーニングを高速に回せます（最終確認は古典CFD、が現実的な運用）。
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2) 1枚でわかる：何が起きているか
A) pressure_surface（表面圧力）とは？
車体表面が「どこで強く押されているか」を示す値です。 圧力の高低分布は、空気の当たり方や剥離（はくり）しやすい領域の“当たり”を教えてくれます。
B) drag/lift（抗力・揚力）と、なぜ v² っぽい？
直感的には「速度を上げるほど空気の勢い（動圧）が増える」ため、抵抗が増えやすいです。 実測でも v=20/30/40/50 m/s で drag/lift が大きく増え、v²スケールに近い挙動が確認できました。
C) 4GPUは“同時処理（並列）”で効く
単発レイテンシより、「同時に何件さばけるか（req/min）」がGPUサーバーの価値になります。 DoMINOはHTTP APIで呼べるので、クライアント並列で一気に効果が見えます。
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3) 実測：A100x4 vs H100 NVL 4GPU（同一条件）
条件（両者同一）
- NIM：DoMINO-Automotive-Aero NIM（single instance / all-gpus）
- Endpoint：
/v1/infer/surface point_cloud_size=200000、stream_velocity=30、stencil_size=1- ベンチ：クライアント並列（conc=1→nreq=20、conc=4→nreq=80）
- 指標：throughput_req_per_min_by_wall（実時間ベース）を正とする
結果（req/min, wall-clock）
| Node | conc=1 | conc=4 | スケール（4/1） |
|---|---|---|---|
| A100x4 | 7.50 | 31.79 | 4.24× |
| H100 NVL 4GPU | 9.16 | 36.92 | 4.03× |
H100優位：
- conc=1：9.16 / 7.50 = 1.22×（約+22%）
- conc=4：36.92 / 31.79 = 1.16×（約+16%）
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4) H100 NVL 4GPU：飽和点の目安（conc=8）
H100で conc=8 を1回追加で測定しました。
- conc=8：55.49 req/min（wall-clock）
- conc=4 → conc=8：+50%（36.92 → 55.49）
- conc=1 → conc=8：約6.06×（9.16 → 55.49）
目安：この条件では conc=4〜8 あたりが “スループットを伸ばしつつ待ち時間が破綻しにくい” 範囲になりやすい。
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5) 4GPUが動いている証拠（dmon集計）
ベンチ中の nvidia-smi dmon を集計して、GPU0〜3が実際に動いていることを確認しました（conc=8）。
- GPU0: max_sm=68%, nonzero_samples=23/144
- GPU1: max_sm=67%, nonzero_samples=29/144
- GPU2: max_sm=68%, nonzero_samples=27/144
- GPU3: max_sm=66%, nonzero_samples=29/144
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6) 実務での使い方（現実解）
という二段構えが現実的です。 DoMINOで候補を絞り込んでから古典CFDに回すと、設計サイクル短縮に効きます。
- 探索・スクリーニング：DoMINO（高速）
- 最終確認：古典CFD（保証）
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7) 再現メモ（最小）
- NIM起動（Apptainer）：
nim_start_allgpus.sh（NGC API keyは~/.config/ngc_api_keyから自動読込） - 推論（surface）：
/v1/infer/surfaceに STL とpoint_cloud_size等をPOST - ベンチ：
bench_surface_parallel.sh PORT conc nreq（by_wallのreq/minを採用）