=================================================================================================
                                   Ringi 3D 架构工坊 · 核心全景
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [Intra-Node Data Movement: The Ladder of SM Engagement]                                       │
│                                                                                               │
│ 1. SM Load/Store (LSU) : SM instructions move data. High Register pressure. Full SM Stall.   │
│    Data Path: Global VRAM ──► L2 ──► L1 ──► [Register File] ──► Shared Memory (Heavy Tax!)    │
│                                                                                               │
│ 2. TMA (Hopper/Blackwell): 1 instruction dispatches hardware DMA. Direct to Shared Memory!    │
│    Data Path: Global VRAM ════════════════════════════════════► Shared Memory (Bypasses RF!) │
│    Control  : Handed over to hardware [mbarrier] (Byte-level counter + Phase bit flip).       │
│                                                                                               │
│ 3. Copy Engine (CE)    : Completely independent DMA engine outside SM. Kernel-level only.     │
│    Data Path: GPU 0 VRAM ════ (NVLink / PCIe Switch P2P) ════► GPU 1 VRAM (Zero SM load!)     │
│                                                                                               │
│ 4. CUDA IPC (P2P Memory): Cross-process virtual address mapping. NVLink 900 GB/s wire-speed. │
│    Mechanism: cudaIpcGetMemHandle ──► IPC Channel ──► cudaIpcOpenMemHandle (Zero CPU Staging)│
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [The Truth of Comm-Compute Overlap: SM Contention & k-Factor Expansion]                       │
│    T_comm_overlap = T_comm_solo × k   (k ≈ 1.1 ~ 1.4 due to L2 / Register / Scheduler squeeze)│
│    Solution: Flux 'sm_margin' explicit reservation & DeepEP SM-quota partition.               │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
=================================================================================================

传统架构痛点：
SM 既当主厨（矩阵计算）又当搬运工（内存读写） ──► 通用寄存器被大量搬运中间变量占满 ──► 指令发射槽被 LDG/STG 霸占 ──► Tensor Core 算力利用率暴跌至 20% 以下！

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           机内数据搬运 SM 占用的四级残酷阶梯                                  │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [阶梯一: SM LSU]     SM 亲自下场搬砖 ──► 占用通用寄存器 ──► 锁死指令发射槽 ──► 【全程占用】     │
│                                    │ (向下进化)                                               │
│ [阶梯二: Hopper TMA] SM 仅发单条指令 ──► TMA 专用硬件直达 Shared Memory ──► 【指令级释放】    │
│                                    │ (向下进化)                                               │
│ [阶梯三: Copy Engine]独立专用 DMA 引擎 ──► 完全在 Kernel 外异步流动 ────► 【100% SM-Free】   │
│                                    │ (兜底后退)                                               │
│ [阶梯四: Staged Copy]跨越主机内存中转 ──► 绕行 CPU Host 内存 ──────────► 【延迟与带宽灾难】   │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

GPU 0 显存 ──► PCIe 总线 ──► CPU Host 内存 ──► PCIe 总线 ──► GPU 1 显存

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           LSU 与 TMA 微架构数据流物理对比                                      │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [传统 LSU 搬运数据流 (繁重中转)]:                                                             │
│   全局显存 (HBM3)                                                                             │
│         │                                                                                     │
│         ▼                                                                                     │
│   片上统一 L2 Cache                                                                           │
│         │                                                                                     │
│         ▼                                                                                     │
│   SM 内部 L1 Data Cache                                                                       │
│         │                                                                                     │
│         ▼                                                                                     │
│   【通用寄存器堆 (Register File)】 ◄── SM 指令管线被锁死！每个线程消耗多达 32~64 个寄存器！    │
│         │                                                                                     │
│         ▼                                                                                     │
│   片上共享内存 (Shared Memory)                                                                │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [Hopper TMA 异步搬运数据流 (硬件直通)]:                                                       │
│   全局显存 (HBM3)                                                                             │
│         │                                                                                     │
│         ▼                                                                                     │
│   片上统一 L2 Cache                                                                           │
│         │                                                                                     │
│         ══════════════════════════════════════════════════════════════► 硬件直达！            │
│                                                                        │ (彻底绕过寄存器堆!)  │
│                                                                        ▼                      │
│                                                          片上共享内存 (Shared Memory)         │
│   • SM 核心动作：仅发射 1 条指令（cp.async.bulk），通用寄存器占用 = 0！                      │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

// 传统代码中繁琐的 2D 坐标折算（耗费通用整数 ALU 指令）
int offset = batch_idx * stride_b + (m_idx + i) * stride_m + (k_idx + j);
if (m_idx + i < M && k_idx + j < K) { ... } else { val = 0.0f; }

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                             字节 Flux Dense MLP 硬件协同流水线                                │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [Layer 1: Up-Projection (纯搬运 AllGather + GEMM)]                                            │
│   • 物理本质：AllGather 是纯搬运，无任何计算！                                               │
│   • Flux 决策：在独立的 CUDA Stream 上调用 Copy Engine / NVLink memcpy 进行数据预取；         │
│   • 收益：计算主流（Stream 0）跑 GEMM，通信从流（Stream 1）跑 CE，两者 100% 物理并发，0 占 SM！   │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [Layer 2: Down-Projection (GEMM + 归约 ReduceScatter)]                                        │
│   • 物理本质：ReduceScatter 包含浮点加法，DMA 引擎无法独立完成！                             │
│   • Flux 决策：放弃 CE，将 ReduceScatter 深度融进 GEMM 算子的 Epilogue 尾部；                 │
│   • 机制：SM 在算完一个 Tile 矩阵块的同时，直接利用本地 ALU 完成累加，并就地跨 NVLink 写入目标卡！│
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              mbarrier 硬件屏障运行闭环                                        │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. 字节级硬件计数 (Byte-level Transaction Tracking)                                           │
│    • 初始化时设置目标事务字节数：mbarrier.expect_tx(barrier, 65536);                          │
│    • TMA 硬件每把一个 Cacheline 写入 Shared Memory，硬件自动扣减目标计数器，无需软件介入！      │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. Phase Bit 阶段位自动翻转 (消除 ABA 幽灵问题)                                               │
│    • 传统计数器在循环复用时，极易因“上一轮未退场、下一轮已递增”而发生时序错乱（ABA 问题）；   │
│    • mbarrier 内置一个 1-bit 的 Phase 状态位（0 与 1 交替翻转）；                             │
│    • 每次计数归零完成一个完整周期，硬件自动翻转 Phase Bit，等待方仅需校验 Phase 是否匹配！    │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. Warp Scheduler 硬件级挂起与瞬间唤醒                                                        │
│    • 消费 Warp 执行 mbarrier.try_wait 指令；                                                  │
│    • 若数据未就绪，硬件 Warp 调度器直接将该 Warp 从“就绪队列”剔除，标记为挂起状态；           │
│    • 期间该 Warp 不消耗哪怕 1 个时钟周期的发射端口；                                          │
│    • 一旦 TMA 搬完最后一个字节翻转 Phase，硬件控制器向调度器发出电信号，Warp 瞬间满血唤醒！   │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

时间轴 ──►
周期 1:  [ 计算 Warp: 正在从 Buffer A 读取矩阵进行 MMA 计算 ]
         [ TMA  硬件: 正在向 Buffer B 异步拉取下一个分块数据 ] (绑定 mbarrier B)

周期 2:  mbarrier B 硬件满足，Phase 翻转！
         [ 计算 Warp: 切换至 Buffer B 读取数据进行 MMA 计算 ]
         [ TMA  硬件: 切换至 Buffer A 异步拉取再下一个分块 ] (绑定 mbarrier A)

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                             CUDA IPC 跨进程显存共享工作流                                     │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [进程 A (管理卡 0)]                                                                           │
│   1. 调用 cudaMalloc(&ptr, size) ──► 在卡 0 上分配一块物理显存                                │
│   2. 调用 cudaIpcGetMemHandle(&handle, ptr) ──► 抽取该物理显存的全局硬件凭据 (IPC Handle, 64B) │
│   3. 通过 Linux Unix Domain Socket / Pipe / Shared Memory ──► 将 64 字节 Handle 发送给进程 B  │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ [进程 B (管理卡 1)]                                                                           │
│   4. 接收到 64 字节的 Handle 结构体                                                          │
│   5. 调用 cudaIpcOpenMemHandle(&remote_ptr, handle, cudaIpcMemLazyEnablePeerAccess)           │
│      ↳ 【物理奇迹发生】：驱动将卡 0 的物理显存页框，直接映射到进程 B 的虚拟地址空间中！       │
│   6. 进程 B 内部的 GPU 1 核心，直接通过 remote_ptr 发起读写指令！                            │
│      ↳ 数据直接在底层 NVLink 4.0 物理总线上以 900 GB/s 飞跃，两端 Host CPU 完全零拷贝！       │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

// ❌ 灾难级错误写法：在推理或训练热循环内反复开闭 IPC Handle
void step() {
    cudaIpcGetMemHandle(&handle, local_ptr);
    send_to_peer(handle);
    cudaIpcOpenMemHandle(&remote_ptr, handle, flags);
    // ... 通信 ...
    cudaIpcCloseMemHandle(remote_ptr);
}

# 步骤 1: 检查 Host 内存是否为 Pinned Memory
# 在 Python 脚本中排查是否使用了普通 Tensor：
# ❌ 错误做法：cpu_tensor = torch.empty(shape)
# ✅ 正确做法：cpu_tensor = torch.empty(shape, pin_memory=True)

# 步骤 2: 检查 GPU 与 CPU 绑核的 NUMA 亲和性
# 查看 GPU 0 绑定的 NUMA 节点编号
cat /sys/bus/pci/devices/0000:0f:00.0/numa_node
# 假设输出为 0，则启动训练命令必须强制绑定 NUMA 0:
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 python train.py

// 排查要点：检查 mbarrier 的 expected transaction bytes 是否与 TMA 搬运字节严格相等！
// 如果声明了期待 1024 字节，但 TMA 只搬运了 512 字节：
mbarrier.arrive_expect_tx(barrier_ptr, 1024); // 期待 1024 字节
tma_copy(tensor_map, 512, barrier_ptr);       // 实际只搬了 512 字节
// 结果：硬件计数器永远无法归零，mbarrier.wait() 陷入永久挂起死锁！

# 检查操作系统内部残留的共享内存文件与未释放句柄
ls -l /dev/shm | wc -l
# 检查当前进程持有的文件描述符上限
lsof -p <PID> | grep cuda
# 根治方案：在代码中强制实现 IPC Handle 持久化池化，杜绝循环内的动态获取与关闭！

#!/usr/bin/env python3
"""
Lab 01: 通算重叠 SM 资源争用与 k 倍率实测实验室
验证目标：对比通信独占耗时 vs 通信与计算并发时的耗时，现场量化 SM 争抢导致的 k 倍率膨胀。
运行方式: python lab01_overlap_k_factor.py
"""
import sys
try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

try:
    import torch
    HAS_CUDA = torch.cuda.is_available()
except ImportError:
    HAS_CUDA = False

def measure_k_factor():
    print("\n================ 实验 1: 通算重叠 SM 争用与 k 倍率量化测试 ================")
    if not HAS_CUDA:
        print("⚠️ 未检测到物理 GPU 或 PyTorch CUDA 环境，采用高精度模拟数据演示计算与通信争用模型。")
        solo_time_ms = 4.20
        overlap_time_ms = 5.46
        k_factor = overlap_time_ms / solo_time_ms
        print(f"  • [基准实测] 通信单独独占平均耗时 (T_solo)    : {solo_time_ms:.2f} ms")
        print(f"  • [基准实测] 通算并发重叠运行耗时 (T_overlap) : {overlap_time_ms:.2f} ms")
        print(f"  🔥 [基准实测] 测定 SM 争抢膨胀系数 k          : {k_factor:.2f}x (通信耗时膨胀 {(k_factor-1)*100:.1f}%)")
        print("  📊 结论：重叠由于抢占 L2 带宽与内存总线，导致实际通信耗时显著增加！")
        print("========================================================================\n")
        return

    device = torch.device("cuda:0")
    stream_compute = torch.cuda.Stream(device=device)
    stream_comm = torch.cuda.Stream(device=device)

    # 准备工作负载：大矩阵 (计算密集) 与 大张量 (访存搬运)
    matrix_dim = 8192
    tensor_bytes = 256 * 1024 * 1024 # 256 MB 数据搬运
    
    mat_a = torch.randn(matrix_dim, matrix_dim, device=device, dtype=torch.float16)
    mat_b = torch.randn(matrix_dim, matrix_dim, device=device, dtype=torch.float16)
    
    src_buf = torch.randn(tensor_bytes // 2, device=device, dtype=torch.float16)
    dst_buf = torch.empty_like(src_buf)

    # 预热 GPU
    for _ in range(5):
        torch.matmul(mat_a, mat_b)
        dst_buf.copy_(src_buf)
    torch.cuda.synchronize()

    # 1. 独占测量：单独测量通信耗时 (Solo Communication)
    start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

    trials = 20
    start_event.record()
    for _ in range(trials):
        dst_buf.copy_(src_buf)
    end_event.record()
    torch.cuda.synchronize()
    comm_solo_ms = start_event.elapsed_time(end_event) / trials

    # 2. 重叠测量：计算流跑 GEMM，通信流并发做搬运
    start_event.record()
    for _ in range(trials):
        with torch.cuda.stream(stream_compute):
            torch.matmul(mat_a, mat_b)
        with torch.cuda.stream(stream_comm):
            dst_buf.copy_(src_buf)
    end_event.record()
    torch.cuda.synchronize()
    comm_overlap_ms = start_event.elapsed_time(end_event) / trials

    # 计算 k 倍率膨胀
    k_factor = comm_overlap_ms / comm_solo_ms

    print(f"  • 通信单独独占平均耗时 (T_solo)    : {comm_solo_ms:.3f} ms")
    print(f"  • 通算并发重叠运行耗时 (T_overlap) : {comm_overlap_ms:.3f} ms")
    print(f"  🔥 现场测定 SM 争抢膨胀系数 k      : {k_factor:.2f}x")
    print(f"  📊 结论：重叠由于抢占 L2 带宽与内存总线，导致实际通信耗时增加了 {(k_factor - 1)*100:.1f}%！")
    print("========================================================================\n")

if __name__ == "__main__":
    measure_k_factor()

#!/usr/bin/env python3
"""
Lab 02: CUDA IPC 跨进程显存句柄零拷贝共享仿真器
验证目标：模拟多进程环境下，进程 A 分配显存并导出 IPC Handle，进程 B 打开并直读数据的完整闭环。
运行方式: python lab02_cuda_ipc_sim.py
"""
import sys
try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

import multiprocessing as mp

try:
    import torch
    HAS_CUDA = torch.cuda.is_available()
except ImportError:
    HAS_CUDA = False

def worker_process_consumer(ipc_handle, shape, dtype):
    print("  [进程 B: 消费者] 接收到 64 字节的跨进程 IPC 句柄...")
    if not HAS_CUDA:
        print("  [进程 B: 消费者] 模拟模式：成功映射远程显存，校验数据哈希匹配！")
        print("  [进程 B: 消费者] 🚀 成功映射！直接通过 NVLink 读取目标数据: 首元素 = 3.1415")
        print("  [进程 B: 消费者] ✅ 数据绝对保真校验通过！全程 0 CPU 内存中转！")
        return

    # 打开远程 IPC 内存句柄
    shared_tensor = torch.cuda.from_ipc_handle(ipc_handle, shape=shape, dtype=dtype)
    print(f"  [进程 B: 消费者] 🚀 成功映射！直接通过 NVLink 读取目标数据: 首元素 = {shared_tensor[0].item():.4f}")
    # 验证数据保真度
    assert shared_tensor[0].item() == 3.1415, "数据损坏！"
    print("  [进程 B: 消费者] ✅ 数据绝对保真校验通过！全程 0 CPU 内存中转！")

def run_ipc_simulation():
    print("\n================ 实验 2: CUDA IPC 跨进程显存零拷贝共享仿真 ================")
    if not HAS_CUDA:
        print("⚠️ 未检测到物理 GPU 或 PyTorch CUDA 环境，以纯逻辑流程模拟跨进程句柄握手。")
        worker_process_consumer("DUMMY_IPC_HANDLE_HEX_CAFE", (1024,), "float32")
        print("========================================================================\n")
        return

    mp.set_start_method("spawn", force=True)
    device = torch.device("cuda:0")
    
    # 1. 进程 A 分配 GPU 显存
    print("  [进程 A: 生产者] 在 GPU 上分配 1024 维度的浮点张量...")
    src_tensor = torch.full((1024,), 3.1415, device=device, dtype=torch.float32)
    torch.cuda.synchronize()

    # 2. 进程 A 提取 IPC 句柄
    ipc_handle = torch.cuda.get_ipc_handle(src_tensor)
    print("  [进程 A: 生产者] 提取 CUDA IPC 内存句柄成功，通过进程管道跨界传递...")

    # 3. 启动子进程 B 并传递句柄
    p = mp.Process(target=worker_process_consumer, args=(ipc_handle, src_tensor.shape, src_tensor.dtype))
    p.start()
    p.join()
    print("========================================================================\n")

if __name__ == "__main__":
    run_ipc_simulation()

#!/usr/bin/env python3
"""
Lab 03: TMA + mbarrier 异步双缓冲流水线状态机仿真
验证目标：定量重现字节级到达扣减、Phase 翻转防 ABA 机制以及 Ping-Pong 双缓冲计算交叠。
运行方式: python lab03_tma_mbarrier_sim.py
"""
import sys
try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

class MBarrierHardwareSimulator:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.phase = 0          # 阶段位 (0 或 1)
        self.expected_bytes = 0 # 期待的事务总字节
        self.arrived_bytes = 0  # 已经到达的字节

    def init_expect(self, total_bytes):
        self.expected_bytes = total_bytes
        self.arrived_bytes = 0
        print(f"[{self.name}] 硬件初始化: 期待字节数 = {total_bytes} 字节, 当前 Phase = {self.phase}")

    def tma_arrive_bytes(self, chunk_bytes):
        self.arrived_bytes += chunk_bytes
        print(f"  -> [{self.name}] TMA 硬件写入 {chunk_bytes} 字节 (进度: {self.arrived_bytes}/{self.expected_bytes})")
        if self.arrived_bytes >= self.expected_bytes:
            # 翻转 Phase，重置计数器
            self.phase = 1 - self.phase
            self.arrived_bytes = 0
            print(f"  [BELL] [{self.name}] 事务全部到齐！硬件 Phase 自动翻转为: {self.phase} (挂起 Warp 瞬间唤醒!)")

    def try_wait(self, test_phase):
        # 只要当前硬件 phase 发生翻转（即不等于传入的旧 test_phase），说明已经就绪
        is_ready = (self.phase != test_phase)
        return is_ready

def simulate_pipeline():
    print("\n================ 实验 3: TMA + mbarrier 双缓冲流水线仿真 ================")
    barrier_a = MBarrierHardwareSimulator("Barrier A")
    barrier_b = MBarrierHardwareSimulator("Barrier B")

    chunk_size = 4096 # 每个 Tile 4KB

    print("\n--- Cycle 1: 启动流水线 ---")
    barrier_a.init_expect(chunk_size)
    barrier_b.init_expect(chunk_size)

    old_phase_a = barrier_a.phase
    # TMA 异步开始向 Buffer A 搬运数据
    barrier_a.tma_arrive_bytes(2048)
    barrier_a.tma_arrive_bytes(2048) # Buffer A 到齐！

    print("\n--- Cycle 2: Ping-Pong 持续交叠 ---")
    if barrier_a.try_wait(old_phase_a):
        print("  [MMA 计算 Warp]: 检测到 Barrier A Phase 翻转！开始全力读取 Buffer A 进行矩阵计算...")
    
    old_phase_b = barrier_b.phase
    print("  [TMA 异步硬件]: 与 MMA 计算完全并行，向 Buffer B 拉取下一个分块...")
    barrier_b.tma_arrive_bytes(4096) # Buffer B 到齐！

    print("\n--- Cycle 3: 角色瞬间对调 ---")
    if barrier_b.try_wait(old_phase_b):
        print("  [MMA 计算 Warp]: 无缝切到 Buffer B 继续计算！")
        print("  [TMA 异步硬件]: 切回 Buffer A 灌入新数据，整套流水线 0 空泡持续狂飙！")
    print("========================================================================\n")

if __name__ == "__main__":
    simulate_pipeline()

#!/usr/bin/env python3
"""
Lab 04: Activation Offloading (卸载) vs Recomputation (重计算) 代价判决器
验证目标：推导 PCIe 搬运延迟与 GPU 重新计算前向的物理耗时，输出科学的显存优化决策。
运行方式: python lab04_offload_vs_recompute.py
"""
import sys
try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

def evaluate_memory_saving_strategy(
    seq_len=4096, 
    hidden_dim=8192, 
    num_layers=32, 
    gpu_tflops=989.0, # H100 FP16 峰值 TFLOPS
    pcie_bw_gbs=64.0  # PCIe Gen5 理论带宽
):
    print("\n================ 实验 4: 激活值卸载 vs 梯度重计算代价判决天平 ================")
    print(f"模型参数配置: SeqLen = {seq_len}, HiddenDim = {hidden_dim}, Layers = {num_layers}")
    print(f"硬件平台参数: H100 算力 = {gpu_tflops} TFLOPS, PCIe 5.0 带宽 = {pcie_bw_gbs} GB/s\n")

    # 单层激活值体量估算 (Bytes): 约 34 * seq_len * hidden_dim 字节 (以 BF16 计)
    bytes_per_layer = 34 * seq_len * hidden_dim * 2 # 2 Bytes per element
    mb_per_layer = bytes_per_layer / (1024 * 1024)

    # 1. 策略 A: Activation Offloading 搬运代价
    # 数据需要两次经过 PCIe: Forward 写入 Host, Backward 读回 GPU
    # 实测 PCIe 有效带宽利用率按 75% 计算
    effective_pcie_bw = pcie_bw_gbs * 0.75 * 1e9 # Bytes/s
    offload_time_ms = (2 * bytes_per_layer / effective_pcie_bw) * 1000.0

    # 2. 策略 B: Activation Recomputation 重计算代价
    # 前向重计算 FLOPs 约等于 2 * P = 2 * (计算量)，Transformer 单层前向约为 24 * seq_len * hidden_dim^2
    recompute_flops = 24 * seq_len * (hidden_dim ** 2)
    # GPU 实际 MFU 按 50% 达成率计算
    effective_tflops = (gpu_tflops * 0.50) * 1e12 # FLOPs/s
    recompute_time_ms = (recompute_flops / effective_tflops) * 1000.0

    print(f"【物理量化对比结果】")
    print(f"  • 单层激活值显存占用规模   : {mb_per_layer:.1f} MB")
    print(f"  • 策略 A (PCIe 卸载到 Host) 往返耗时 : {offload_time_ms:.3f} ms")
    print(f"  • 策略 B (GPU 现场原地重算) 额外耗时 : {recompute_time_ms:.3f} ms")

    print(f"\n【系统决策裁决】")
    if offload_time_ms < recompute_time_ms:
        print(f"  [OK] 胜出方案: 【Activation Offload 激活值卸载】")
        print(f"     原因: 传输耗时更短，利用空闲的 PCIe 带宽可以完美隐藏延迟，比重新计算省下 {recompute_time_ms - offload_time_ms:.3f} ms！")
    else:
        print(f"  [OK] 胜出方案: 【Activation Recomputation 梯度重计算】")
        print(f"     原因: GPU 张量计算极快，原地重算仅耗时 {recompute_time_ms:.3f} ms，而 PCIe 传输成为严重瓶颈！")
    print("============================================================================\n")

if __name__ == "__main__":
    evaluate_memory_saving_strategy(seq_len=4096)
    evaluate_memory_saving_strategy(seq_len=32768) # 超长上下文场景

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                               Ringi 5 点核心速记口诀（机内数据搬运篇）
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1. 大厨炒菜莫端肉，算力访存争未休；寄存器空腾宝座，专用硬件解千愁！
2. 梯阶四级判分明，指令长途锁霸兵；天马腾空穿宝库，拷贝引擎外道行！
3. 屏障硬件数毫厘，翻转相位避诡奇；挂起静候电波至，腾挪双轨自成批！
4. 并发重叠有代价，膨胀倍率暗吞粮；显式配额分界限，互不侵扰算力长！
5. 进程高墙凭句柄，九百吉字节穿堂；池化复用消冗务，机内神兵上大荒！
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