colmap 0.1.2

//! GPU 加速特征处理模块
//!
//! 提供 GPU 加速的特征检测和描述符计算功能。
//! 支持 CUDA 和 OpenCL 后端（需要相应的运行时支持）。

use crate::core::{Feature, ColmapError};
use image::GrayImage;
use nalgebra::Point2;
use std::collections::HashMap;

/// GPU 后端类型
#[derive(Debug, Clone, PartialEq)]
pub enum GpuBackend {
    /// CUDA 后端
    Cuda,
    /// OpenCL 后端
    OpenCL,
    /// 自动选择最佳后端
    Auto,
}

/// GPU 设备信息
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct GpuDevice {
    /// 设备 ID
    pub id: u32,
    /// 设备名称
    pub name: String,
    /// 计算能力
    pub compute_capability: (u32, u32),
    /// 全局内存大小（字节）
    pub global_memory: u64,
    /// 共享内存大小（字节）
    pub shared_memory: u32,
    /// 最大线程数
    pub max_threads: u32,
    /// 是否可用
    pub available: bool,
}

/// GPU 配置
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct GpuConfig {
    /// GPU 后端
    pub backend: GpuBackend,
    /// 设备 ID（None 表示自动选择）
    pub device_id: Option<u32>,
    /// 是否启用内存池
    pub enable_memory_pool: bool,
    /// 批处理大小
    pub batch_size: usize,
    /// 工作组大小
    pub work_group_size: usize,
}

impl Default for GpuConfig {
    fn default() -> Self {
        Self {
            backend: GpuBackend::Auto,
            device_id: None,
            enable_memory_pool: true,
            batch_size: 1000,
            work_group_size: 256,
        }
    }
}

/// GPU 特征检测器接口
pub trait GpuFeatureDetector: Send + Sync {
    /// 在 GPU 上检测特征点
    fn detect_gpu(&self, image: &GrayImage) -> Result<Vec<Feature>, ColmapError>;
    
    /// 批量检测多张图像的特征点
    fn detect_batch_gpu(&self, images: &[GrayImage]) -> Result<Vec<Vec<Feature>>, ColmapError>;
    
    /// 获取 GPU 设备信息
    fn device_info(&self) -> &GpuDevice;
    
    /// 获取配置
    fn config(&self) -> &GpuConfig;
}

/// GPU 描述符提取器接口
pub trait GpuDescriptorExtractor: Send + Sync {
    /// 在 GPU 上计算描述符
    fn compute_gpu(
        &self,
        image: &GrayImage,
        keypoints: &[Point2<f64>],
    ) -> Result<Vec<Vec<u8>>, ColmapError>;
    
    /// 批量计算多张图像的描述符
    fn compute_batch_gpu(
        &self,
        images: &[GrayImage],
        keypoints: &[Vec<Point2<f64>>],
    ) -> Result<Vec<Vec<Vec<u8>>>, ColmapError>;
}

/// GPU 管理器
pub struct GpuManager {
    /// 可用设备列表
    devices: Vec<GpuDevice>,
    /// 当前活动设备
    active_device: Option<u32>,
    /// 后端类型
    backend: GpuBackend,
}

impl GpuManager {
    /// 创建新的 GPU 管理器
    pub fn new() -> Result<Self, ColmapError> {
        let mut manager = Self {
            devices: Vec::new(),
            active_device: None,
            backend: GpuBackend::Auto,
        };
        
        manager.initialize()?;
        Ok(manager)
    }
    
    /// 初始化 GPU 环境
    fn initialize(&mut self) -> Result<(), ColmapError> {
        // 检测可用的 GPU 设备
        self.detect_devices()?;
        
        // 选择最佳设备
        if !self.devices.is_empty() {
            self.active_device = Some(0);
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 检测可用的 GPU 设备
    fn detect_devices(&mut self) -> Result<(), ColmapError> {
        // 这里应该实现实际的设备检测逻辑
        // 目前返回一个模拟设备用于测试
        
        #[cfg(feature = "cuda")]
        {
            self.detect_cuda_devices()?;
        }
        
        #[cfg(feature = "opencl")]
        {
            self.detect_opencl_devices()?;
        }
        
        // 如果没有找到 GPU 设备，创建一个 CPU 回退设备
        if self.devices.is_empty() {
            let cpu_device = GpuDevice {
                id: 0,
                name: "CPU Fallback".to_string(),
                compute_capability: (0, 0),
                global_memory: 8 * 1024 * 1024 * 1024, // 8GB
                shared_memory: 0,
                max_threads: num_cpus::get() as u32,
                available: true,
            };
            self.devices.push(cpu_device);
        }
        
        Ok(())
    }
    
    #[cfg(feature = "cuda")]
    fn detect_cuda_devices(&mut self) -> Result<(), ColmapError> {
        // CUDA 设备检测逻辑
        // 这里需要使用 CUDA 运行时 API
        Ok(())
    }
    
    #[cfg(feature = "opencl")]
    fn detect_opencl_devices(&mut self) -> Result<(), ColmapError> {
        // OpenCL 设备检测逻辑
        // 这里需要使用 OpenCL API
        Ok(())
    }
    
    /// 获取可用设备列表
    pub fn devices(&self) -> &[GpuDevice] {
        &self.devices
    }
    
    /// 设置活动设备
    pub fn set_active_device(&mut self, device_id: u32) -> Result<(), ColmapError> {
        if device_id as usize >= self.devices.len() {
            return Err(ColmapError::InvalidParameter(
                format!("Invalid device ID: {}", device_id)
            ));
        }
        
        if !self.devices[device_id as usize].available {
            return Err(ColmapError::InvalidParameter(
                format!("Device {} is not available", device_id)
            ));
        }
        
        self.active_device = Some(device_id);
        Ok(())
    }
    
    /// 获取活动设备
    pub fn active_device(&self) -> Option<&GpuDevice> {
        self.active_device.and_then(|id| self.devices.get(id as usize))
    }
    
    /// 检查 GPU 是否可用
    pub fn is_gpu_available(&self) -> bool {
        self.active_device.is_some() && 
        self.active_device().map_or(false, |dev| dev.available && dev.name != "CPU Fallback")
    }
}

/// GPU 加速的 SIFT 检测器（占位符实现）
pub struct GpuSiftDetector {
    config: GpuConfig,
    device: GpuDevice,
}

impl GpuSiftDetector {
    /// 创建新的 GPU SIFT 检测器
    pub fn new(config: GpuConfig) -> Result<Self, ColmapError> {
        let manager = GpuManager::new()?;
        let device = manager.active_device()
            .ok_or_else(|| ColmapError::InvalidParameter("No GPU device available".to_string()))?
            .clone();
        
        Ok(Self {
            config,
            device,
        })
    }
}

impl GpuFeatureDetector for GpuSiftDetector {
    fn detect_gpu(&self, image: &GrayImage) -> Result<Vec<Feature>, ColmapError> {
        // 这里应该实现实际的 GPU SIFT 检测
        // 目前返回 CPU 回退实现
        
        if self.device.name == "CPU Fallback" {
            // 使用 CPU 实现作为回退
            return self.detect_cpu_fallback(image);
        }
        
        // GPU 实现（待实现）
        Err(ColmapError::NotImplemented(
            "GPU SIFT detection not implemented yet".to_string()
        ))
    }
    
    fn detect_batch_gpu(&self, images: &[GrayImage]) -> Result<Vec<Vec<Feature>>, ColmapError> {
        let mut results = Vec::with_capacity(images.len());
        
        for image in images {
            results.push(self.detect_gpu(image)?);
        }
        
        Ok(results)
    }
    
    fn device_info(&self) -> &GpuDevice {
        &self.device
    }
    
    fn config(&self) -> &GpuConfig {
        &self.config
    }
}

impl GpuSiftDetector {
    /// CPU 回退实现
    fn detect_cpu_fallback(&self, image: &GrayImage) -> Result<Vec<Feature>, ColmapError> {
        // 使用现有的 CPU SIFT 实现
        use crate::feature::detector::{DetectorConfig, DetectorType, SiftDetector, FeatureDetector};
        
        let config = DetectorConfig {
            detector_type: DetectorType::Sift,
            max_features: self.config.batch_size,
            ..Default::default()
        };
        
        let detector = SiftDetector::new(&config)?;
        detector.detect(image)
    }
}

/// GPU 内存管理器
pub struct GpuMemoryManager {
    /// 内存池大小
    pool_size: usize,
    /// 已分配内存
    allocated: usize,
    /// 是否启用内存池
    enable_pool: bool,
}

impl GpuMemoryManager {
    /// 创建新的内存管理器
    pub fn new(pool_size: usize, enable_pool: bool) -> Self {
        Self {
            pool_size,
            allocated: 0,
            enable_pool,
        }
    }
    
    /// 分配 GPU 内存
    pub fn allocate(&mut self, size: usize) -> Result<(), ColmapError> {
        if self.allocated + size > self.pool_size {
            return Err(ColmapError::OutOfMemory(
                format!("Insufficient GPU memory: requested {}, available {}", 
                       size, self.pool_size - self.allocated)
            ));
        }
        
        self.allocated += size;
        Ok(())
    }
    
    /// 释放 GPU 内存
    pub fn deallocate(&mut self, size: usize) {
        self.allocated = self.allocated.saturating_sub(size);
    }
    
    /// 获取可用内存
    pub fn available_memory(&self) -> usize {
        self.pool_size - self.allocated
    }
    
    /// 重置内存池
    pub fn reset(&mut self) {
        self.allocated = 0;
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;
    
    #[test]
    fn test_gpu_config_default() {
        let config = GpuConfig::default();
        assert_eq!(config.backend, GpuBackend::Auto);
        assert_eq!(config.device_id, None);
        assert!(config.enable_memory_pool);
        assert_eq!(config.batch_size, 1000);
    }
    
    #[test]
    fn test_gpu_manager_creation() {
        let manager = GpuManager::new();
        assert!(manager.is_ok());
        
        let mgr = manager.unwrap();
        assert!(!mgr.devices().is_empty());
    }
    
    #[test]
    fn test_gpu_memory_manager() {
        let mut memory_mgr = GpuMemoryManager::new(1024 * 1024, true); // 1MB
        
        // 分配内存
        assert!(memory_mgr.allocate(512 * 1024).is_ok()); // 512KB
        assert_eq!(memory_mgr.available_memory(), 512 * 1024);
        
        // 分配更多内存
        assert!(memory_mgr.allocate(256 * 1024).is_ok()); // 256KB
        assert_eq!(memory_mgr.available_memory(), 256 * 1024);
        
        // 尝试分配超出限制的内存
        assert!(memory_mgr.allocate(512 * 1024).is_err());
        
        // 释放内存
        memory_mgr.deallocate(256 * 1024);
        assert_eq!(memory_mgr.available_memory(), 512 * 1024);
    }
    
    #[test]
    fn test_gpu_sift_detector_creation() {
        let config = GpuConfig::default();
        let detector = GpuSiftDetector::new(config);
        
        // 应该能创建成功（使用 CPU 回退）
        assert!(detector.is_ok());
        
        let det = detector.unwrap();
        assert_eq!(det.device_info().name, "CPU Fallback");
    }
}