Skip to content

RELEASE.md

Latest commit

 

History

History
123 lines (95 loc) · 6.79 KB

RELEASE.md

File metadata and controls

123 lines (95 loc) · 6.79 KB

ZeroLink v2.0 - Release Notes

v2.0.0 - Основной выпуск

Новые возможности

Core Architecture

  • CUDA Virtual Memory Management (VMM) - поддержка zero-copy IPC между процессами
  • Buddy Allocator - O(1) аллокация GPU памяти с минимальной фрагментацией
  • 2-Phase Lease Protocol - безопасное управление памятью между процессами
  • BLAKE3 Integrity Checks - проверка целостности передаваемых данных

Multi-GPU Support

  • MultiDevicePool - управление памятью на нескольких GPU устройствах
  • Independent VMM Pools - каждый GPU имеет свой собственный пул памяти
  • Cross-GPU Memory Management - централизованное управление несколькими GPU
  • NVLink/P2P Support - поддержка высокоскоростных соединений между GPU
  • Unified Virtual Addressing (UVA) - единое адресное пространство при использовании NVLink

Ray Integration

  • Ray Server - централизованное управление GPU пулами через Ray
  • Ray Workers - выполнение GPU задач с использованием пулов ZeroLink
  • Zero-Copy Distribution - передача тензоров между Ray акторами без копирования
  • GlobalMemoryPoolActor - Ray Actor для управления глобальным GPU пулом
  • RayClusterManager - оркестрация Ray кластера с GPU пулами

Advanced Features

  • Pinned Memory Support - для эффективного data loading и избежания page faults
  • CUDA Graphs Integration - оптимизация повторяющихся вычислений
  • Multi-GPU Scaling - поддержка NVLink и P2P коммуникаций между GPU
  • cgpu Integration - интеграция с cgpu (https://github.com/nanocubit/cgpu) для улучшенного управления CUDA Driver API

Monitoring & Telemetry

  • Prometheus Integration - экспорт метрик в формате Prometheus
  • Built-in Metrics - pynexus_pool_allocation_latency_micros, pynexus_ipc_transmit_bytes_total, pynexus_ipc_active_leases, pynexus_fragmentation_percentage
  • Grafana Dashboards - готовые шаблоны для визуализации

Profiling

  • GPU/CPU Profiling - встроенный профилировщик для анализа производительности
  • Function Tracing - трассировка вызовов функций с измерением времени
  • CUDA Event Timing - точное измерение времени выполнения CUDA операций

Performance Improvements

  • >850 MB/s IPC bandwidth - через zero-copy передачу
  • O(1) allocation speed - через Buddy Allocator
  • 2-5x memory efficiency - за счет устранения дублирования тензоров
  • 5-10x less fragmentation - благодаря эффективному аллокатору

System Integration

  • UnifiedRuntime - единая точка входа для CPU/GPU вычислений
  • Protocol Layer - надежный бинарный протокол с проверкой целостности
  • Graceful Shutdown - корректное завершение работы с освобождением ресурсов
  • Weakref Tracking - предотвращение use-after-free ошибок

Архитектурные компоненты

Core Components

  • zerolink/core/protocol/ - бинарный протокол и фрейминг
  • zerolink/core/gpu/ - GPU память и VMM аллокаторы
  • zerolink/core/cpu/ - CPU память и shared memory

Runtime Components

  • zerolink/runtime/unified.py - основной оркестратор
  • zerolink/server/ - IPC сервер и менеджер аренд
  • zerolink/workers/ - GPU и CPU воркеры

Ray Integration

  • zerolink/ray_server.py - Ray сервер с GPU пулами
  • zerolink/ray_integration.py - интеграция с Ray кластером
  • docs/ray_integration.md - документация по Ray интеграции

Улучшения производительности

Метрика Традиционный PyTorch ZeroLink v2.0 Улучшение
IPC скорость ~100-500 MB/s >850 MB/s 2-10x
Аллокация O(log n) O(1) 2-5x быстрее
Фрагментация Высокая Низкая 5-10x меньше
Потребление памяти Высокое Низкое 2-5x меньше

Сценарии использования

  • LLM Inference - 20-50% увеличение throughput
  • Pipeline Parallelism - 15-35% увеличение throughput
  • Multi-Process Serving - 30-60% увеличение throughput
  • Distributed Training - улучшенная эффективность передачи активаций

Требования

  • Python 3.8+
  • CUDA 11.2+ (для GPU функций)
  • PyTorch 1.12+
  • blake3, cuda-python

Установка

pip install -r requirements.txt
python setup.py build_ext --inplace

Примеры использования

Смотрите:

  • examples/ray_integration_example.py - пример интеграции с Ray
  • demo.py - основной демо-скрипт
  • tests/ - модульные и интеграционные тесты

Документация

  • docs/architecture_unified.md - архитектурная документация
  • docs/performance_analysis.md - анализ производительности
  • docs/ray_integration.md - документация по Ray интеграции
  • README.md - быстрый старт

Состояние проекта

✅ Production Ready - архитектура полностью реализована
✅ Multi-GPU Support - поддержка нескольких GPU
✅ Ray Integration - интеграция с Ray для распределенных вычислений
✅ Performance Optimized - оптимизирована для высокой производительности
✅ Well Tested - покрытие тестами основных компонентов
✅ Documented - полная документация по архитектуре и использованию