/**
 * GPU核心架构
 */
public class GPUArchitecture {
    
    /**
     * GPU硬件架构
     * 
     * 1. SM (Streaming Multiprocessor):
     *    - 流式多处理器
     *    - 包含多个CUDA核心
     *    - 执行并行计算任务
     * 
     * 2. CUDA核心 (CUDA Core):
     *    - 基本计算单元
     *    - 执行浮点运算和整数运算
     * 
     * 3. 内存层次结构:
     *    - 全局内存 (Global Memory)
     *    - 共享内存 (Shared Memory)
     *    - 寄存器 (Registers)
     *    - 常量内存 (Constant Memory)
     *    - 纹理内存 (Texture Memory)
     * 
     * 4. 内存带宽:
     *    - HBM (High Bandwidth Memory)
     *    - GDDR6/GDDR6X
     *    - 内存带宽通常>1TB/s
     */
    
    /**
     * GPU计算模型
     * 
     * 1. 线程层次结构:
     *    - Grid: 网格
     *    - Block: 线程块
     *    - Thread: 线程
     * 
     * 2. 执行模型:
     *    - Warp: 32个线程为一组
     *    - 同一Warp内的线程同步执行
     * 
     * 3. 内存访问模式:
     *    - 合并访问 (Coalesced Access)
     *    - 共享内存优化
     */
    
    /**
     * GPU与CPU的区别
     */
    public static void explainGPUVsCPU() {
        System.out.println("GPU vs CPU:");
        System.out.println("1. CPU: 少量核心，高频率，适合串行计算");
        System.out.println("2. GPU: 大量核心，低频率，适合并行计算");
        System.out.println("3. GPU优势: 并行计算能力强，适合矩阵运算");
        System.out.println("4. CPU优势: 控制流复杂，适合逻辑处理");
    }
}

/**
 * GPU类型对比分析
 */
public class GPUComparison {
    
    /**
     * 消费级GPU (Gaming GPU)
     * 特点:
     *   - 适合游戏和图形渲染
     *   - 价格相对较低
     *   - 计算能力中等
     *   - 适合小规模AI训练
     */
    public static final String CONSUMER_GPU_FEATURES = 
        "消费级GPU特性:\n" +
        "- 示例: NVIDIA RTX 3090, RTX 4090\n" +
        "- CUDA核心: 10000+\n" +
        "- 显存: 24GB-48GB\n" +
        "- 适用场景: 小规模训练、推理\n" +
        "- 成本: 中等";
    
    /**
     * 数据中心GPU (Data Center GPU)
     * 特点:
     *   - 高计算能力
     *   - 大显存容量
     *   - 支持多GPU互联
     *   - 适合大规模训练
     */
    public static final String DATACENTER_GPU_FEATURES = 
        "数据中心GPU特性:\n" +
        "- 示例: NVIDIA A100, H100\n" +
        "- CUDA核心: 50000+\n" +
        "- 显存: 40GB-80GB\n" +
        "- 适用场景: 大规模训练、HPC\n" +
        "- 支持特性: NVLink、多实例GPU";
    
    /**
     * 推理专用GPU (Inference GPU)
     * 特点:
     *   - 低延迟
     *   - 高能效比
     *   - 适合实时推理
     */
    public static final String INFERENCE_GPU_FEATURES = 
        "推理专用GPU特性:\n" +
        "- 示例: NVIDIA T4, A10\n" +
        "- 特点: 低功耗、高能效\n" +
        "- 适用场景: 实时推理、边缘计算";
    
    /**
     * GPU选择建议
     */
    public static String recommendGPU(String useCase, int budget) {
        if (useCase.contains("训练") && budget > 100000) {
            return "推荐数据中心GPU（A100/H100）：大规模训练";
        } else if (useCase.contains("推理")) {
            return "推荐推理GPU（T4/A10）：高能效比";
        } else if (useCase.contains("小规模")) {
            return "推荐消费级GPU（RTX 3090/4090）：性价比高";
        } else {
            return "推荐数据中心GPU：通用高性能场景";
        }
    }
}

/**
 * GPU性能指标分析
 */
@Component
public class GPUPerformanceMetrics {
    
    /**
     * 算力 (Compute Power)
     * FLOPS: 每秒浮点运算次数
     */
    public double getComputePower(String gpuModel) {
        // 获取GPU算力
        // A100: 312 TFLOPS (FP16)
        // H100: 1000 TFLOPS (FP16)
        return 0.0;
    }
    
    /**
     * 显存带宽 (Memory Bandwidth)
     * 显存读写速度
     */
    public double getMemoryBandwidth(String gpuModel) {
        // 获取显存带宽
        // A100: 1.9 TB/s
        // H100: 3 TB/s
        return 0.0;
    }
    
    /**
     * 显存容量 (Memory Capacity)
     * GPU显存大小
     */
    public long getMemoryCapacity(String gpuModel) {
        // 获取显存容量
        // A100: 40GB/80GB
        // H100: 80GB
        return 0;
    }
    
    /**
     * GPU利用率 (GPU Utilization)
     * GPU计算资源使用率
     */
    public double getGPUUtilization() {
        // 使用nvidia-smi获取GPU利用率
        // nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv
        return 0.0;
    }
    
    /**
     * 显存使用率 (Memory Utilization)
     * GPU显存使用率
     */
    public double getMemoryUtilization() {
        // 使用nvidia-smi获取显存使用率
        // nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv
        return 0.0;
    }
    
    /**
     * GPU性能指标说明
     */
    public static void explainMetrics() {
        System.out.println("GPU性能指标:");
        System.out.println("1. 算力: 每秒浮点运算次数（TFLOPS）");
        System.out.println("2. 显存带宽: 显存读写速度（TB/s）");
        System.out.println("3. 显存容量: GPU显存大小（GB）");
        System.out.println("4. GPU利用率: 计算资源使用率");
        System.out.println("5. 显存使用率: 显存资源使用率");
    }
}

/**
 * GPU资源监控服务
 */
@Service
public class GPUMonitorService {
    
    /**
     * 获取GPU信息
     */
    public List<GPUInfo> getGPUInfo() {
        List<GPUInfo> gpus = new ArrayList<>();
        
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.total,memory.used,utilization.gpu,temperature.gpu --format=csv,noheader");
            BufferedReader reader = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            
            String line;
            int index = 0;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split(",");
                if (parts.length >= 6) {
                    GPUInfo gpu = new GPUInfo();
                    gpu.setIndex(index++);
                    gpu.setName(parts[0].trim());
                    gpu.setTotalMemory(parseMemory(parts[1].trim()));
                    gpu.setUsedMemory(parseMemory(parts[2].trim()));
                    gpu.setUtilization(Double.parseDouble(parts[3].trim().replace("%", "")));
                    gpu.setTemperature(Double.parseDouble(parts[4].trim().replace("C", "")));
                    gpus.add(gpu);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("获取GPU信息失败", e);
        }
        
        return gpus;
    }
    
    /**
     * 获取GPU进程信息
     */
    public List<GPUProcess> getGPUProcesses() {
        List<GPUProcess> processes = new ArrayList<>();
        
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv,noheader");
            BufferedReader reader = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split(",");
                if (parts.length >= 3) {
                    GPUProcess proc = new GPUProcess();
                    proc.setPid(Long.parseLong(parts[0].trim()));
                    proc.setProcessName(parts[1].trim());
                    proc.setUsedMemory(parseMemory(parts[2].trim()));
                    processes.add(proc);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("获取GPU进程信息失败", e);
        }
        
        return processes;
    }
    
    /**
     * 定时监控GPU
     */
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟
    public void monitorGPU() {
        List<GPUInfo> gpus = getGPUInfo();
        
        for (GPUInfo gpu : gpus) {
            log.info("GPU监控 - GPU {}: 利用率: {}%, 显存: {}GB/{}GB, 温度: {}°C",
                gpu.getIndex(),
                gpu.getUtilization(),
                gpu.getUsedMemory() / 1024,
                gpu.getTotalMemory() / 1024,
                gpu.getTemperature());
            
            // 检查GPU利用率
            if (gpu.getUtilization() < 10) {
                log.warn("GPU {} 利用率过低: {}%", gpu.getIndex(), gpu.getUtilization());
            }
            
            // 检查显存使用率
            double memoryUsage = (double) gpu.getUsedMemory() / gpu.getTotalMemory() * 100;
            if (memoryUsage > 90) {
                log.warn("GPU {} 显存使用率过高: {:.2f}%", gpu.getIndex(), memoryUsage);
            }
            
            // 检查温度
            if (gpu.getTemperature() > 80) {
                log.warn("GPU {} 温度过高: {}°C", gpu.getIndex(), gpu.getTemperature());
            }
        }
    }
    
    private long parseMemory(String memoryStr) {
        // 解析内存字符串，如 "4096 MiB" -> 4096 * 1024 * 1024
        try {
            String[] parts = memoryStr.split("\\s+");
            if (parts.length >= 2) {
                double value = Double.parseDouble(parts[0]);
                String unit = parts[1].toUpperCase();
                if (unit.contains("MIB")) {
                    return (long)(value * 1024 * 1024);
                } else if (unit.contains("GIB")) {
                    return (long)(value * 1024 * 1024 * 1024);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            // ignore
        }
        return 0;
    }
}

/**
 * GPU信息
 */
@Data
class GPUInfo {
    private int index;
    private String name;
    private long totalMemory;
    private long usedMemory;
    private double utilization;
    private double temperature;
}

/**
 * GPU进程
 */
@Data
class GPUProcess {
    private long pid;
    private String processName;
    private long usedMemory;
}

/**
 * GPU资源调度器
 */
@Component
public class GPUScheduler {
    
    /**
     * GPU资源分配策略
     */
    public enum AllocationStrategy {
        ROUND_ROBIN,    // 轮询分配
        LEAST_LOADED,   // 最少负载
        MEMORY_BASED,   // 基于显存
        PERFORMANCE     // 基于性能
    }
    
    /**
     * 分配GPU资源
     */
    public GPUAllocation allocateGPU(int requestedMemory, AllocationStrategy strategy) {
        List<GPUInfo> availableGPUs = getAvailableGPUs();
        
        GPUInfo selectedGPU = null;
        switch (strategy) {
            case ROUND_ROBIN:
                selectedGPU = selectRoundRobin(availableGPUs);
                break;
            case LEAST_LOADED:
                selectedGPU = selectLeastLoaded(availableGPUs);
                break;
            case MEMORY_BASED:
                selectedGPU = selectByMemory(availableGPUs, requestedMemory);
                break;
            case PERFORMANCE:
                selectedGPU = selectByPerformance(availableGPUs);
                break;
        }
        
        if (selectedGPU != null) {
            return new GPUAllocation(selectedGPU.getIndex(), requestedMemory);
        }
        
        return null;
    }
    
    /**
     * 多GPU分配
     */
    public List<GPUAllocation> allocateMultiGPU(int gpuCount, long totalMemory) {
        List<GPUAllocation> allocations = new ArrayList<>();
        List<GPUInfo> availableGPUs = getAvailableGPUs();
        
        // 按显存大小排序
        availableGPUs.sort((a, b) -> Long.compare(b.getTotalMemory() - b.getUsedMemory(),
                                                   a.getTotalMemory() - a.getUsedMemory()));
        
        for (int i = 0; i < Math.min(gpuCount, availableGPUs.size()); i++) {
            GPUInfo gpu = availableGPUs.get(i);
            long availableMemory = gpu.getTotalMemory() - gpu.getUsedMemory();
            long allocatedMemory = Math.min(totalMemory / gpuCount, availableMemory);
            
            allocations.add(new GPUAllocation(gpu.getIndex(), allocatedMemory));
        }
        
        return allocations;
    }
    
    private List<GPUInfo> getAvailableGPUs() {
        // 获取可用GPU列表
        return new ArrayList<>();
    }
    
    private GPUInfo selectRoundRobin(List<GPUInfo> gpus) {
        // 轮询选择
        return gpus.get(0);
    }
    
    private GPUInfo selectLeastLoaded(List<GPUInfo> gpus) {
        // 选择负载最少的GPU
        return gpus.stream()
            .min(Comparator.comparing(GPUInfo::getUtilization))
            .orElse(null);
    }
    
    private GPUInfo selectByMemory(List<GPUInfo> gpus, int requestedMemory) {
        // 基于显存选择
        return gpus.stream()
            .filter(gpu -> (gpu.getTotalMemory() - gpu.getUsedMemory()) >= requestedMemory)
            .min(Comparator.comparing(gpu -> gpu.getTotalMemory() - gpu.getUsedMemory()))
            .orElse(null);
    }
    
    private GPUInfo selectByPerformance(List<GPUInfo> gpus) {
        // 基于性能选择
        return gpus.stream()
            .max(Comparator.comparing(GPUInfo::getTotalMemory))
            .orElse(null);
    }
}

/**
 * GPU分配
 */
@Data
class GPUAllocation {
    private int gpuIndex;
    private long allocatedMemory;
    
    public GPUAllocation(int gpuIndex, long allocatedMemory) {
        this.gpuIndex = gpuIndex;
        this.allocatedMemory = allocatedMemory;
    }
}

/**
 * GPU虚拟化管理工具
 */
@Component
public class GPUVirtualizationManager {
    
    /**
     * 启用MIG模式
     */
    public void enableMIG() {
        String cmd = "nvidia-smi -mig 1";
        executeCommand(cmd);
    }
    
    /**
     * 创建MIG实例
     */
    public void createMIGInstance(int gpuIndex, String profile) {
        // profile格式: 19,19,19,19 (4个1/7实例)
        String cmd = "nvidia-smi mig -i " + gpuIndex + " -cgi " + profile + " -C";
        executeCommand(cmd);
    }
    
    /**
     * 查看MIG实例
     */
    public List<MIGInstance> listMIGInstances() {
        List<MIGInstance> instances = new ArrayList<>();
        
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("nvidia-smi -L");
            BufferedReader reader = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if (line.contains("MIG")) {
                    // 解析MIG实例信息
                    MIGInstance instance = new MIGInstance();
                    // 解析逻辑...
                    instances.add(instance);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("获取MIG实例失败", e);
        }
        
        return instances;
    }
    
    private void executeCommand(String cmd) {
        // 执行命令
    }
}

/**
 * MIG实例
 */
@Data
class MIGInstance {
    private String instanceId;
    private int gpuIndex;
    private String profile;
    private long memory;
}

/**
 * 深度学习框架GPU优化
 */
@Component
public class DeepLearningGPUOptimizer {
    
    /**
     * PyTorch GPU优化配置
     */
    public void configurePyTorchGPU() {
        // 1. 启用混合精度训练
        // from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
        // scaler = GradScaler()
        
        // 2. 优化数据加载
        // DataLoader(..., num_workers=4, pin_memory=True)
        
        // 3. 优化模型并行
        // model = torch.nn.DataParallel(model)
        // 或
        // model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
        
        // 4. 优化内存使用
        // torch.cuda.empty_cache()
        // torch.backends.cudnn.benchmark = True
    }
    
    /**
     * TensorFlow GPU优化配置
     */
    public void configureTensorFlowGPU() {
        // 1. 配置GPU内存增长
        // gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
        // tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
        
        // 2. 启用混合精度
        // policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16')
        // tf.keras.mixed_precision.set_global_policy(policy)
        
        // 3. 优化数据管道
        // dataset = dataset.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
        
        // 4. 多GPU训练
        // strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
    }
    
    /**
     * 混合精度训练配置
     */
    public void configureMixedPrecision() {
        // 使用FP16/BF16进行训练
        // 可以提升训练速度2-3倍
        // 显存占用减少约50%
    }
}

/**
 * 分布式训练优化
 */
@Component
public class DistributedTrainingOptimizer {
    
    /**
     * 数据并行训练
     */
    public void configureDataParallelism(int gpuCount) {
        // 1. 将数据分片到多个GPU
        // 2. 每个GPU计算梯度
        // 3. 聚合梯度
        // 4. 更新模型参数
    }
    
    /**
     * 模型并行训练
     */
    public void configureModelParallelism(int gpuCount) {
        // 1. 将模型分片到多个GPU
        // 2. 每个GPU计算部分模型
        // 3. 传递中间结果
    }
    
    /**
     * 流水线并行训练
     */
    public void configurePipelineParallelism(int gpuCount) {
        // 1. 将模型分成多个阶段
        // 2. 每个GPU处理一个阶段
        // 3. 流水线执行
    }
    
    /**
     * 配置NCCL通信
     */
    public void configureNCCL() {
        // NCCL: NVIDIA Collective Communications Library
        // 用于多GPU通信优化
        
        // 环境变量配置
        // export NCCL_DEBUG=INFO
        // export NCCL_IB_DISABLE=0
        // export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
    }
}

/**
 * 显存优化策略
 */
@Component
public class GPUMemoryOptimizer {
    
    /**
     * 梯度累积
     * 通过累积多个batch的梯度来模拟更大的batch size
     */
    public void configureGradientAccumulation(int accumulationSteps) {
        // 1. 多个batch累积梯度
        // 2. 每accumulationSteps个batch更新一次参数
        // 3. 减少显存占用
    }
    
    /**
     * 梯度检查点
     * 通过重计算来节省显存
     */
    public void configureGradientCheckpointing() {
        // 1. 不保存中间激活值
        // 2. 反向传播时重新计算
        // 3. 显存占用减少约50%
    }
    
    /**
     * 模型量化
     * 使用低精度数据类型
     */
    public void configureModelQuantization() {
        // 1. FP32 -> FP16/BF16
        // 2. FP16 -> INT8
        // 3. 显存占用减少50-75%
    }
    
    /**
     * CPU卸载
     * 将部分数据移到CPU内存
     */
    public void configureCPUOffloading() {
        // 1. 将不活跃的数据移到CPU
        // 2. 需要时再加载到GPU
        // 3. 减少GPU显存占用
    }
}

/**
 * CUDA编程优化
 */
@Component
public class CUDAOptimizer {
    
    /**
     * 内存访问优化
     */
    public void optimizeMemoryAccess() {
        // 1. 合并访问 (Coalesced Access)
        // 2. 使用共享内存
        // 3. 避免内存bank冲突
        // 4. 使用纹理内存
    }
    
    /**
     * 计算优化
     */
    public void optimizeComputation() {
        // 1. 减少分支发散
        // 2. 使用warp shuffle
        // 3. 优化循环展开
        // 4. 使用内置函数
    }
    
    /**
     * 线程配置优化
     */
    public void optimizeThreadConfiguration() {
        // 1. 选择合适的block大小
        // 2. 最大化占用率
        // 3. 平衡计算和内存访问
    }
}

/**
 * GPU性能调优工具
 */
@Component
public class GPUPerformanceTuner {
    
    /**
     * 设置GPU性能模式
     */
    public void setPerformanceMode(int gpuIndex) {
        String cmd = "nvidia-smi -i " + gpuIndex + " -pm 1";
        executeCommand(cmd);
    }
    
    /**
     * 设置GPU时钟频率
     */
    public void setClockFrequency(int gpuIndex, int memoryClock, int graphicsClock) {
        String cmd = "nvidia-smi -i " + gpuIndex + " -ac " + memoryClock + "," + graphicsClock;
        executeCommand(cmd);
    }
    
    /**
     * 设置功耗限制
     */
    public void setPowerLimit(int gpuIndex, int powerLimit) {
        String cmd = "nvidia-smi -i " + gpuIndex + " -pl " + powerLimit;
        executeCommand(cmd);
    }
    
    private void executeCommand(String cmd) {
        // 执行命令
    }
}

/**
 * GPU集群架构设计
 */
@Component
public class GPUClusterArchitecture {
    
    /**
     * 单机多GPU架构
     */
    public void configureSingleNodeMultiGPU() {
        // 1. 使用NVLink连接多个GPU
        // 2. 实现GPU间高速通信
        // 3. 适合单机训练
    }
    
    /**
     * 多机多GPU架构
     */
    public void configureMultiNodeMultiGPU() {
        // 1. 使用InfiniBand连接多机
        // 2. 使用NCCL进行通信
        // 3. 适合大规模分布式训练
    }
    
    /**
     * GPU资源池架构
     */
    public void configureGPUResourcePool() {
        // 1. 集中管理GPU资源
        // 2. 动态分配GPU
        // 3. 提高资源利用率
    }
}

/**
 * 容器化GPU配置
 */
@Component
public class ContainerGPUConfig {
    
    /**
     * 配置Docker GPU支持
     */
    public void configureDockerGPU() {
        // 1. 安装NVIDIA Container Toolkit
        // 2. 配置Docker使用GPU
        // docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base
    }
    
    /**
     * 配置Kubernetes GPU支持
     */
    public void configureKubernetesGPU() {
        // 1. 安装NVIDIA Device Plugin
        // 2. 配置GPU资源请求
        // resources:
        //   limits:
        //     nvidia.com/gpu: 1
    }
}

/**
 * GPU监控与告警服务
 */
@Service
public class GPUMonitoringService {
    
    /**
     * 配置GPU告警规则
     */
    public void configureGPUAlerts() {
        // 1. GPU利用率告警
        // 2. 显存使用率告警
        // 3. 温度告警
        // 4. 功耗告警
    }
    
    /**
     * GPU性能分析
     */
    public void analyzeGPUPerformance() {
        // 1. 使用NVIDIA Nsight分析性能
        // 2. 使用PyTorch Profiler
        // 3. 使用TensorFlow Profiler
    }
}