"""
HBC (High Bandwidth Compute) 对 IMS 部署的意义分析

核心问题：AI推理的瓶颈不是算力，而是内存带宽
- 传统架构：数据在DRAM和NPU之间搬运，延迟高、功耗大
- HBC架构：计算和内存集成，减少数据搬运

对DMS/OMS的影响：
- 更大的模型可以本地运行
- 更低的推理延迟
- 更低的功耗
"""

class HBCCostAnalysis:
    """HBC vs 传统架构成本分析"""
    
    def __init__(self):
        # 传统架构参数
        self.traditional = {
            'memory_bandwidth': 68,  # GB/s (LPDDR5)
            'npu_tops': 26,  # TOPS (QCS8255)
            'power': 5,  # W
            'latency_ms': 30,  # DMS推理延迟
            'max_model_size': 100,  # MB
        }
        
        # HBC架构参数（预估）
        self.hbc = {
            'memory_bandwidth': 200,  # GB/s (HBC估计)
            'npu_tops': 45,  # TOPS
            'power': 4,  # W (20%降低)
            'latency_ms': 10,  # DMS推理延迟
            'max_model_size': 500,  # MB (更大模型)
        }
    
    def compare(self):
        print("=== HBC vs 传统架构对比 ===\n")
        for key in self.traditional:
            trad = self.traditional[key]
            hbc = self.hbc[key]
            improvement = hbc / trad
            unit = {
                'memory_bandwidth': 'GB/s',
                'npu_tops': 'TOPS',
                'power': 'W',
                'latency_ms': 'ms',
                'max_model_size': 'MB'
            }[key]
            print(f"  {key}:")
            print(f"    传统: {trad} {unit}")
            print(f"    HBC:  {hbc} {unit}")
            print(f"    提升: {improvement:.2f}x")
            print()
    
    def dms_impact(self):
        """HBC对DMS具体影响"""
        scenarios = [
            ('PERCLOS计算', 'lightweight', 5),
            ('视线估计Transformer', 'heavy', 50),
            ('多乘员监测', 'medium', 200),
            ('VLM座舱交互', 'very_heavy', 2000),
            ('实时酒驾检测', 'heavy', 100),
        ]
        
        print("=== DMS 场景 HBC 影响 ===\n")
        for name, model_type, model_size in scenarios:
            can_trad = model_size <= self.traditional['max_model_size']
            can_hbc = model_size <= self.hbc['max_model_size']
            
            status_trad = "✅" if can_trad else "❌"
            status_hbc = "✅" if can_hbc else "❌"
            
            print(f"  {name} ({model_size}MB):")
            print(f"    传统: {status_trad} "
                  f"延迟={self.traditional['latency_ms']}ms")
            print(f"    HBC:  {status_hbc} "
                  f"延迟={self.hbc['latency_ms']}ms")
            print()


analysis = HBCCostAnalysis()
analysis.compare()
analysis.dms_impact()

"""
Sensing Hub: 始终在线的低功耗 DMS

关键特性：
- 双 micro-NPU 架构
- 不唤醒主处理器
- 持续处理视觉/语音/上下文信号
- 85% 性能提升 + 20% 功耗降低

对 DMS 的意义：
1. 停车后持续监测（CPD, 入侵检测）
2. 低功耗驾驶员监测
3. 快速唤醒响应
"""

class SensingHubDMS:
    """基于 Sensing Hub 的低功耗 DMS"""
    
    def __init__(self):
        self.modes = {
            'driving': {
                'components': ['主NPU', 'Sensing Hub'],
                'power': 4.0,  # W
                'features': ['疲劳检测', '分心检测', '视线估计',
                              '酒驾检测', '情绪识别'],
                'latency': 10,  # ms
            },
            'parked_cpd': {
                'components': ['Sensing Hub only'],
                'power': 0.3,  # W (仅Sensing Hub)
                'features': ['CPD', '入侵检测', '生命体征'],
                'latency': 100,  # ms (低频)
            },
            'sleep': {
                'components': ['Sensing Hub ultra-low'],
                'power': 0.05,  # W
                'features': ['唤醒检测', '入侵报警'],
                'latency': 500,  # ms
            }
        }
    
    def print_modes(self):
        print("=== Sensing Hub DMS 模式 ===\n")
        for mode, config in self.modes.items():
            print(f"  模式: {mode}")
            print(f"    组件: {config['components']}")
            print(f"    功耗: {config['power']}W")
            print(f"    功能: {config['features']}")
            print(f"    延迟: {config['latency']}ms")
            print()


hub = SensingHubDMS()
hub.print_modes()

"""
Nota AI 优化技术栈迁移到 DMS

Nota 使用的4项技术：
1. VLA 压缩
2. NPU 计算图优化
3. 多 NPU 运行时
4. 动作生成加速

迁移到 DMS:
1. DMS 模型压缩（知识蒸馏/量化）
2. Hexagon NPU 图优化
3. 多 NPU 并行（主NPU + Sensing Hub）
4. 实时推理加速
"""

class DMSModelOptimization:
    """DMS 模型优化流水线（参考 Nota）"""
    
    def __init__(self):
        self.optimizations = [
            {
                'name': '模型压缩',
                'method': '知识蒸馏 + INT8量化',
                'benefit': '模型体积 100MB → 15MB',
                'dms_impact': '可在Sensing Hub上运行'
            },
            {
                'name': 'NPU图优化',
                'method': '计算图重排 + 算子融合',
                'benefit': '推理延迟 30ms → 8ms',
                'dms_impact': '实时PERCLOS计算'
            },
            {
                'name': '多NPU运行时',
                'method': '主NPU + Sensing Hub协同',
                'benefit': '功耗降低 40%',
                'dms_impact': '停车后持续监测'
            },
            {
                'name': '推理加速',
                'method': '少步推理 + Flash优化',
                'benefit': '启动延迟 200ms → 50ms',
                'dms_impact': '快速冷启动响应'
            }
        ]
    
    def print_plan(self):
        print("=== DMS 模型优化流水线 ===\n")
        for opt in self.optimizations:
            print(f"  {opt['name']}:")
            print(f"    方法: {opt['method']}")
            print(f"    收益: {opt['benefit']}")
            print(f"    DMS:  {opt['dms_impact']}")
            print()


plan = DMSModelOptimization()
plan.print_plan()