"""
NVIDIA Cosmos 3 架构复现

核心设计：Mixture-of-Transformers (MoT)
- Reasoner：预测下一个 token（理解世界）
- Generator：去噪视频/音频/动作（生成世界）
- 双流注意力：Generator 在每层都参考 Reasoner 的输出

对比传统方案：
- 传统：DiT（视频生成）+ VLM（文本理解），只在最后交叉注意力一次
- Cosmos 3：Reasoner 和 Generator 在每一层都通过双流注意力交互
"""

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from typing import Dict, List, Tuple

class CosmosMoTLayer(nn.Module):
    """
    Mixture-of-Transformers 单层
    
    两个专家（Reasoner + Generator）在每层通过双流注意力交互
    
    AR zone（文本+视觉理解）→ Reasoner 处理
    DM zone（视频+音频+动作生成）→ Generator 处理
    
    关键：DM queries 可以看到 AR keys（全注意力）
           AR queries 只能看到 AR keys（因果注意力）
    """
    
    def __init__(self, dim: int = 2048, num_heads: int = 16):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads
        
        # Reasoner（AR 专家）
        self.reasoner_attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, batch_first=True)
        self.reasoner_ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(dim, dim * 4),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(dim * 4, dim)
        )
        self.reasoner_norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.reasoner_norm2 = nn.LayerNorm(dim)
        
        # Generator（DM 专家）
        self.generator_attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, batch_first=True)
        self.generator_ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(dim, dim * 4),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(dim * 4, dim)
        )
        self.generator_norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.generator_norm2 = nn.LayerNorm(dim)
        
        # 跨专家注意力（Generator attend to Reasoner）
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, batch_first=True)
        self.cross_norm = nn.LayerNorm(dim)
        
    def forward(self, ar_tokens: torch.Tensor, dm_tokens: torch.Tensor,
                ar_mask: torch.Tensor = None, dm_mask: torch.Tensor = None) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """
        Args:
            ar_tokens: (B, L_ar, D) 自回归区域（文本+视觉理解）
            dm_tokens: (B, L_dm, D) 扩散区域（视频+音频+动作）
            ar_mask: AR 因果掩码
            dm_mask: DM 全注意力掩码（可看到 AR+DM）
        
        Returns:
            ar_out, dm_out
        """
        # 1. Reasoner 自注意力（因果）
        ar_residual = ar_tokens
        ar_out, _ = self.reasoner_attn(ar_tokens, ar_tokens, ar_tokens, 
                                         attn_mask=ar_mask)
        ar_tokens = self.reasoner_norm1(ar_residual + ar_out)
        ar_tokens = self.reasoner_norm2(ar_tokens + self.reasoner_ffn(ar_tokens))
        
        # 2. Generator 对 AR+DM 的注意力（全注意力）
        # Generator 可以看到 Reasoner 的输出
        dm_residual = dm_tokens
        # 拼接 AR + DM 作为 key/value
        kv_tokens = torch.cat([ar_tokens.detach(), dm_tokens], dim=1)
        dm_out, _ = self.cross_attn(dm_tokens, kv_tokens, kv_tokens,
                                     attn_mask=dm_mask)
        dm_tokens = self.cross_norm(dm_residual + dm_out)
        
        # 3. Generator 自注意力
        dm_residual = dm_tokens
        dm_out, _ = self.generator_attn(dm_tokens, dm_tokens, dm_tokens)
        dm_tokens = self.generator_norm1(dm_residual + dm_out)
        dm_tokens = self.generator_norm2(dm_tokens + self.generator_ffn(dm_tokens))
        
        return ar_tokens, dm_tokens


class Cosmos3ModelFactory:
    """
    Cosmos 3 物理AI模型工厂
    
    三种运行模式：
    1. 前向动力学（世界模型）：生成合成视频数据
    2. 逆动力学（标签器）：自动标注真实数据
    3. 动作策略（部署）：直接输出动作
    
    IMS 座舱应用：
    - 模式1：生成合成座舱场景视频（疲劳/分心/酒驾）
    - 模式2：自动标注真实座舱数据
    - 模式3：DMS 决策输出（警告等级）
    """
    
    def __init__(self, config: dict = None):
        config = config or {}
        self.dim = config.get('dim', 2048)
        self.num_layers = config.get('num_layers', 32)
        self.num_heads = config.get('num_heads', 16)
        
        # 模态编码器
        self.text_encoder = nn.Linear(768, self.dim)  # 文本
        self.vit_encoder = nn.Linear(1024, self.dim)  ␣# 视觉理解
        self.vae_encoder = nn.Linear(512, self.dim)   # 视频生成
        self.action_encoder = nn.Linear(64, self.dim)  # 动作
        
        # MoT 层
        self.layers = nn.ModuleList([
            CosmosMoTLayer(self.dim, self.num_heads) 
            for _ in range(self.num_layers)
        ])
        
        # 模式特定的解码器
        self.video_decoder = nn.Linear(self.dim, 512)   # 视频解码
        self.action_decoder = nn.Linear(self.dim, 64)    # 动作解码
        self.text_decoder = nn.Linear(self.dim, 768)      # 文本解码
    
    def forward(self, mode: str, inputs: dict) -> dict:
        """
        根据模式运行不同的前向传播
        
        Args:
            mode: 'world_model' | 'labeler' | 'policy'
            inputs: 模态输入字典
        """
        # 编码所有模态
        ar_tokens = []
        if 'text' in inputs:
            ar_tokens.append(self.text_encoder(inputs['text']))
        if 'vision' in inputs:
            ar_tokens.append(self.vit_encoder(inputs['vision']))
        
        dm_tokens = []
        if 'video_latent' in inputs:
            dm_tokens.append(self.vae_encoder(inputs['video_latent']))
        if 'action' in inputs:
            dm_tokens.append(self.action_encoder(inputs['action']))
        
        ar = torch.cat(ar_tokens, dim=1) if ar_tokens else None
        dm = torch.cat(dm_tokens, dim=1) if dm_tokens else None
        
        # MoT 层
        for layer in self.layers:
            ar, dm = layer(ar, dm)
        
        # 模式特定解码
        if mode == 'world_model':
            # 生成视频
            return {'video': self.video_decoder(dm)}
        elif mode == 'policy':
            # 推理时跳过视频解码，只输出动作
            return {'action': self.action_decoder(dm)}
        elif mode == 'labeler':
            # 逆动力学：从视频推断动作标签
            return {'action_label': self.action_decoder(dm)}


# ==================== 测试代码 ====================
if __name__ == "__main__":
    import time
    
    factory = Cosmos3ModelFactory(config={'dim': 512, 'num_layers': 4, 'num_heads': 8})
    factory.eval()
    
    B, L = 1, 10
    
    # 模拟输入
    inputs = {
        'text': torch.randn(B, L, 768),
        'vision': torch.randn(B, L, 1024),
        'video_latent': torch.randn(B, L, 512),
        'action': torch.randn(B, L, 64),
    }
    
    # 模式1：世界模型（生成视频）
    start = time.time()
    with torch.no_grad():
        out = factory('world_model', inputs)
    print(f"世界模型模式: 输出视频 shape={out['video'].shape}, 耗时 {(time.time()-start)*1000:.1f}ms")
    
    # 模式2：动作策略（部署）
    start = time.time()
    with torch.no_grad():
        out = factory('policy', inputs)
    print(f"动作策略模式: 输出动作 shape={out['action'].shape}, 耗时 {(time.time()-start)*1000:.1f}ms")
    
    total_params = sum(p.numel() for p in factory.parameters())
    print(f"\n模型参数量: {total_params:,} ({total_params/1e6:.1f}M)")
    print(f"层数: {len(factory.layers)}")

"""
Cosmos 3 模型工厂在 AWS SageMaker HyperPod 上的部署

核心优势：一个持久集群运行三个阶段
1. 合成数据生成
2. 后训练感知/策略模型
3. 闭环评估

传统方案：三个独立集群，每个有独立的生命周期
Cosmos 3：一个集群时间共享
"""

# 部署配置示例
deployment_config = {
    'cluster': {
        'type': 'SageMaker HyperPod',
        'orchestration': 'EKS (Amazon Elastic Kubernetes)',
        'storage': 'Multi-TB shared FSx for Lustre',
        'gpus': 'p5.48xlarge (H100) × N',
    },
    'stages': {
        'generation': {
            'model': 'Cosmos 3 (world model mode)',
            'output': 'Synthetic video + auto-labels',
            'gpu_hours': '~40%',
        },
        'post_training': {
            'model': 'IMS perception model (e.g., YOLOv8)',
            'input': 'Real + synthetic data',
            'gpu_hours': '~40%',
        },
        'evaluation': {
            'model': 'Cosmos 3 (closed-loop simulation)',
            'metric': 'GPU goodput per hour',
            'gpu_hours': '~20%',
        },
    },
    'cost_metric': 'GPU goodput (useful progress per GPU-hour)',
    'license': 'OpenMDW-1.1 (Linux Foundation)',
}

# IMS 适配建议
ims_pipeline = {
    'step_1': '生成合成座舱场景（疲劳/分心/酒驾/OOP）',
    'step_2': '用逆动力学自动标注真实座舱视频',
    'step_3': '训练 IMS 检测模型（YOLOv8 + 合成数据）',
    'step_4': '闭环评估：Cosmos 3 模拟驾驶 → IMS 响应',
    'step_5': '不达标 → 回到 step_1 生成更多场景',
    'estimated_acceleration': '10x 数据生成 + 5x 标注效率',
}