CXL内存池与NVIDIA H100 GPU显存协同工作

#include <cuda.h>
#include <iostream>

// 伪API: 用于获取与CXL设备关联的CUDA内存池
// 实际实现可能更复杂，需要设备ID等参数
CUresult getCxlMemoryPool(CUmemoryPool* pool, int cxl_device_id); 

void check_cu_result(CUresult res) {
    if (res != CUDA_SUCCESS) {
        const char* err_str;
        cuGetErrorString(res, &err_str);
        std::cerr << "CUDA Driver API Error: " << err_str << std::endl;
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
}

int main() {
    cuInit(0);
    CUdevice device;
    CUcontext context;
    check_cu_result(cuDeviceGet(&device, 0));
    check_cu_result(cuCtxCreate(&context, 0, device));

    // 1. 获取CXL内存池句柄 (假设性API调用)
    CUmemoryPool cxl_pool;
    // 假设系统中ID为0的CXL设备是我们想要的
    check_cu_result(getCxlMemoryPool(&cxl_pool, 0)); 
    std::cout << "Obtained handle to CXL memory pool." << std::endl;

    // 2. 在CXL内存池中为"冷数据"分配空间
    // 例如，一个庞大的Adam优化器状态（FP32参数、动量、方差）
    size_t optimizer_states_size = 300 * 1024 * 1024 * 1024ULL; // 300GB
    CUdeviceptr d_optimizer_states_cxl;
    CUstream stream;
    check_cu_result(cuStreamCreate(&stream, CU_STREAM_DEFAULT));
    
    // 从CXL池中异步分配
    check_cu_result(cuMemAllocFromPoolAsync(&d_optimizer_states_cxl, optimizer_states_size, cxl_pool, stream));
    std::cout << "Allocated 300GB for optimizer states in CXL pool." << std::endl;

    // 3. 在GPU本地HBM上为"热数据"分配空间
    // 例如，当前需要更新的一小部分模型参数及其优化器状态
    size_t working_set_size = 2 * 1024 * 1024 * 1024ULL; // 2GB
    CUdeviceptr d_working_set_hbm;
    check_cu_result(cuMemAlloc(&d_working_set_hbm, working_set_size));
    std::cout << "Allocated 2GB for working set in HBM." << std::endl;

    // --- 训练循环 ---
    // for (auto& layer : model_layers) {
    //     // 4. 显式地将下一层所需的优化器状态从CXL内存异步拷贝到HBM工作区
    //     // 这是此方案的核心：由程序员精准控制数据移动
    //     CUdeviceptr src_ptr_in_cxl = d_optimizer_states_cxl + layer.offset;
    //     check_cu_result(cuMemcpyDtoDAsync(d_working_set_hbm, src_ptr_in_cxl, layer.size, stream));
    //
    //     // ... 在HBM上执行计算（梯度更新等） ...
    //     // update_kernel<<<..., stream>>>(d_working_set_hbm, ...);
    //
    //     // 5. 将更新后的优化器状态异步地写回CXL内存
    //     check_cu_result(cuMemcpyDtoDAsync(src_ptr_in_cxl, d_working_set_hbm, layer.size, stream));
    // }
    
    check_cu_result(cuStreamSynchronize(stream));
    
    // 6. 释放内存
    check_cu_result(cuMemFreeAsync(d_optimizer_states_cxl, stream));
    check_cu_result(cuMemFree(d_working_set_hbm));
    check_cu_result(cuStreamDestroy(stream));
    cuCtxDestroy(context);

    return 0;
}