"""
OpenVINO 2026.4 新特性

1. NNCF ONNX 后端 INT8 静态量化 + INT4 权重压缩
2. Windows ML 金级支持（CPU/GPU/NPU 统一部署）
3. FP8 支持（NNCF）
4. EAGLE-3 + MTP 推测解码（LLM 加速）
5. MoE 磁盘卸载
"""

# OpenVINO 2026.4 量化方案
QUANTIZATION_OPTIONS = {
    'INT8 静态 PTQ': {
        '方法': 'Post-Training Quantization',
        '后端': 'NNCF ONNX',
        '精度损失': '<1%',
        '模型压缩': '4x (FP32→INT8)',
        '适合': 'CNN 模型（人脸检测/关键点）',
    },
    'INT4 权重压缩': {
        '方法': 'Weight-Only Compression',
        '后端': 'NNCF',
        '精度损失': '1-3%',
        '模型压缩': '8x (FP32→INT4)',
        '适合': '大模型（VLM 座舱交互）',
    },
    'FP8 量化': {
        '方法': 'FP8 训练感知量化',
        '后端': 'NNCF',
        '精度损失': '<0.5%',
        '模型压缩': '2x (FP32→FP8)',
        '适合': '精度敏感场景（视线估计）',
    }
}

for method, details in QUANTIZATION_OPTIONS.items():
    print(f"=== {method} ===")
    for key, value in details.items():
        print(f"  {key}: {value}")
    print()

"""
Qualcomm Hexagon NPU 用于座舱部署

优势：
1. 车载级芯片（QCS8255, 26 TOPS）
2. 深度 NPU 优化
3. ONNX Runtime 集成
4. 低功耗 (<2W)
"""

# Qualcomm 座舱部署管道
QUALCOMM_PIPELINE = {
    '训练': 'PyTorch → ONNX 导出',
    '优化': ' Qualcomm Neural Network (QNN) 工具',
    '量化': 'INT8 量化（HTP 优化器）',
    '部署': 'QNN HTP 后端 → Hexagon NPU',
    '运行时': 'ONNX Runtime + QNN Execution Provider',
}

print("=== Qualcomm 座舱部署管道 ===")
for stage, tool in QUALCOMM_PIPELINE.items():
    print(f"  {stage}: {tool}")

"""
座舱 AI 模型量化策略决策框架

不同模型类型需要不同的量化精度
"""

def recommend_quantization(model_type, accuracy_requirement, 
                           target_chip):
    """
    根据模型类型和精度要求推荐量化方案
    
    Args:
        model_type: 模型类型
        accuracy_requirement: 精度要求（高/中/低）
        target_chip: 目标芯片
    """
    recommendations = {
        ('face_detection', 'high', 'qualcomm'): 'INT8 PTQ',
        ('face_detection', 'high', 'intel'): 'INT8 PTQ (NNCF)',
        ('face_detection', 'high', 'amd'): 'INT8/BF16 混合',
        
        ('gaze_estimation', 'high', 'qualcomm'): 'FP16 (INT8 精度损失大)',
        ('gaze_estimation', 'high', 'intel'): 'FP8 (NNCF)',
        ('gaze_estimation', 'high', 'amd'): 'BF16',
        
        ('fatigue_class', 'medium', 'qualcomm'): 'INT8 PTQ',
        ('fatigue_class', 'medium', 'intel'): 'INT8 PTQ',
        ('fatigue_class', 'medium', 'amd'): 'INT8',
        
        ('vlm_cabin', 'medium', 'intel'): 'INT4 权重压缩',
        ('vlm_cabin', 'medium', 'qualcomm'): 'INT4 (如支持)',
        
        ('radar_cpd', 'high', 'ti'): 'FP16 (雷达SoC)',
    }
    
    key = (model_type, accuracy_requirement, target_chip)
    return recommendations.get(key, 'INT8 PTQ (默认)')


# 测试
models = [
    ('face_detection', 'high', 'qualcomm'),
    ('gaze_estimation', 'high', 'intel'),
    ('fatigue_class', 'medium', 'amd'),
    ('vlm_cabin', 'medium', 'intel'),
    ('radar_cpd', 'high', 'ti'),
]

print("=== 量化策略推荐 ===")
for model in models:
    rec = recommend_quantization(*model)
    print(f"  {model[0]} ({model[2]}): {rec}")

"""
统一模型部署管道

目标：一次训练，多平台部署
"""

UNIFIED_PIPELINE = {
    '1. 训练': 'PyTorch (统一框架)',
    '2. 导出': 'ONNX (中间格式)',
    '3. 量化': {
        'Qualcomm': 'QNN HTP 优化器 (INT8)',
        'Intel': 'NNCF PTQ (INT8/INT4/FP8)',
        'AMD': 'Vitis AI 量化 (INT8/BF16)',
    },
    '4. 部署': {
        'Qualcomm': 'ONNX Runtime + QNN EP',
        'Intel': 'OpenVINO Runtime',
        'AMD': 'Vitis AI Runner',
    },
    '5. 验证': '精度对比 FP32 baseline',
}

print("=== 统一部署管道 ===")
for stage, tools in UNIFIED_PIPELINE.items():
    if isinstance(tools, dict):
        print(f"  {stage}:")
        for platform, tool in tools.items():
            print(f"    {platform}: {tool}")
    else:
        print(f"  {stage}: {tools}")