Make CPU SHM pool importable without NumPy and modernize core deps/CI/telemetry

.github/workflows/ci.yml

@@ -7,38 +7,79 @@ on:
     branches: [ master ]
 
 jobs:
-  test:
+  test-core:
+    name: Core profile (no CUDA extension)
     runs-on: ubuntu-latest
     strategy:
       matrix:
-        python-version: [3.8, 3.9, "3.10"]
+        python-version: ["3.10", "3.11", "3.12"]
 
     steps:
-    - uses: actions/checkout@v3
-    - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
-      uses: actions/setup-python@v4
-      with:
-        python-version: ${{ matrix.python-version }}
-
-    - name: Install dependencies
-      run: |
-        python -m pip install --upgrade pip
-        pip install -r requirements.txt
-        pip install pytest
-
-    - name: Run tests
-      run: |
-        pytest tests/
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: ${{ matrix.python-version }}
+
+      - name: Install core + dev dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install -r requirements-dev.txt
+          pip install -e . --no-build-isolation
+
+      - name: Run core protocol tests (CPU-only)
+        run: |
+          pytest --noconftest tests/test_protocol.py -q
+
+  test-gpu-profile:
+    name: GPU dependency profile (import smoke)
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Set up Python 3.11
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.11"
+
+      - name: Install GPU profile dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install -r requirements-gpu.txt
+
+      - name: Validate GPU profile imports
+        run: |
+          python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__)"
+          python -c "import cuda; print('cuda-python import: ok')"
+
+  test-ray-profile:
+    name: Ray profile (import smoke)
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Set up Python 3.11
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.11"
+
+      - name: Install Ray profile dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install -r requirements-ray.txt
+
+      - name: Validate Ray profile imports
+        run: |
+          python -c "import ray; print('ray:', ray.__version__)"
 
   build:
     runs-on: ubuntu-latest
-    needs: test
+    needs: [test-core, test-gpu-profile, test-ray-profile]
     if: github.ref == 'refs/heads/master'
 
     steps:
-    - uses: actions/checkout@v3
-    - name: Build and publish Docker image
-      run: |
-        # Сборка Docker-образа
-        docker build -f deployment/docker/Dockerfile.unified -t zerolink:${{ github.sha }} .
-        docker tag zerolink:${{ github.sha }} zerolink:latest
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Build and publish Docker image
+        run: |
+          docker build -f deployment/docker/Dockerfile.unified -t zerolink:${{ github.sha }} .
+          docker tag zerolink:${{ github.sha }} zerolink:latest

README.md

@@ -44,18 +44,32 @@ ZeroLink v2.0 обеспечивает значительный прирост 
 
 ```bash
 git clone <repo-url>
-cd pynexus_rex_v2
+cd zerolink
 
-# Установка зависимостей
+# Профили зависимостей
+# core (минимальный профиль)
 pip install -r requirements.txt
 
-# Сборка C++ Extension
+# gpu (PyTorch + CUDA Python)
+pip install -r requirements-gpu.txt
+
+# ray (distributed профиль)
+pip install -r requirements-ray.txt
+
+# dev (инструменты разработки)
+pip install -r requirements-dev.txt
+
+# Сборка C++ Extension (опционально, для GPU пути)
 python setup.py build_ext --inplace
 ```
 
 ### 2. Запуск тестов
 
 ```bash
+# CPU-only профиль (без conftest GPU импортов)
+pytest --noconftest tests/test_protocol.py -q
+
+# Полный прогон (требует GPU профиль и torch/cuda)
 pytest -q
 ```
 
@@ -79,7 +93,7 @@ runtime.start() # Запускает сервер в фоне
 ```python
 from zerolink.workers import GPUWorker
 
-worker = GPUWorker(sock_path="/tmp/pynexus.sock", device_id=0)
+worker = GPUWorker(sock_path="/tmp/zerolink.sock", device_id=0)
 worker.connect()
 
 # Event loop

docs/performance_estimation.py

@@ -25,35 +25,35 @@ def realistic_performance_estimation():
     metrics = {
         "IPC Bandwidth": {
             "traditional": "~100-500 MB/s (через pickle)",
-            "pynexus": ">850 MB/s (zero-copy)",
+            "zerolink": ">850 MB/s (zero-copy)",
             "improvement": "2-10x быстрее"
         },
         "Allocation Speed": {
             "traditional": "O(log n) - зависит от состояния пула",
-            "pynexus": "O(1) - через Buddy Allocator",
+            "zerolink": "O(1) - через Buddy Allocator",
             "improvement": "2-5x быстрее"
         },
         "Memory Efficiency": {
             "traditional": "Высокое потребление (дублирование тензоров)",
-            "pynexus": "Минимизированное (zero-copy sharing)",
+            "zerolink": "Минимизированное (zero-copy sharing)",
             "improvement": "2-5x меньше памяти"
         },
         "Fragmentation": {
             "traditional": "Высокая (особенно при длительных сессиях)",
-            "pynexus": "Минимальная (Buddy Allocator + defragmentation)",
+            "zerolink": "Минимальная (Buddy Allocator + defragmentation)",
             "improvement": "5-10x меньше фрагментации"
         },
         "Latency": {
             "traditional": "Высокая (сериализация + копирование)",
-            "pynexus": "Низкая (прямой доступ к памяти)",
+            "zerolink": "Низкая (прямой доступ к памяти)",
             "improvement": "10-30% снижение"
         }
     }
 
     for metric, values in metrics.items():
         print(f"{metric}:")
         print(f"  Традиционный подход: {values['traditional']}")
-        print(f"  ZeroLink: {values['pynexus']}")
+        print(f"  ZeroLink: {values['zerolink']}")
         print(f"  Улучшение: {values['improvement']}\n")
 
     # Сценарии использования и потенциальный прирост
@@ -118,25 +118,25 @@ def realistic_performance_estimation():
         "Standard PyTorch": {
             "pros": "Простота, зрелость",
             "cons": "Высокое потребление памяти, фрагментация",
-            "vs_pynexus": "ZeroLink обеспечивает 2-5x более эффективное использование памяти"
+            "vs_zerolink": "ZeroLink обеспечивает 2-5x более эффективное использование памяти"
         },
         "Custom CUDA Kernels": {
             "pros": "Максимальная производительность для специфичных задач",
             "cons": "Высокая сложность разработки и поддержки",
-            "vs_pynexus": "ZeroLink предоставляет универсальное решение с меньшей сложностью"
+            "vs_zerolink": "ZeroLink предоставляет универсальное решение с меньшей сложностью"
         },
         "NCCL": {
             "pros": "Высокая производительность для collective операций",
             "cons": "Ограниченная применимость (не для произвольного IPC)",
-            "vs_pynexus": "ZeroLink дополняет NCCL, обеспечивая эффективный point-to-point IPC"
+            "vs_zerolink": "ZeroLink дополняет NCCL, обеспечивая эффективный point-to-point IPC"
         }
     }
 
     for solution, details in comparison.items():
         print(f"{solution}:")
         print(f"  Плюсы: {details['pros']}")
         print(f"  Минусы: {details['cons']}")
-        print(f"  PyNexus vs: {details['vs_pynexus']}\n")
+        print(f"  ZeroLink vs: {details['vs_zerolink']}\n")
 
     print("Заключение:")
     print("ZeroLink v2.0 обеспечивает значительный прирост производительности")

pyproject.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [build-system]
-requires = ["setuptools>=61.0.0", "wheel", "torch"]
+requires = ["setuptools>=61.0.0", "wheel"]
 build-backend = "setuptools.build_meta"
 
 [project]
@@ -27,24 +27,43 @@ classifiers = [
 ]
 
 dependencies = [
-    "torch>=1.12.0",
-    "cuda-python>=11.7",
     "blake3>=0.4.0",
+    "numpy>=1.24.0",
 ]
 
 [project.optional-dependencies]
+gpu = [
+    "torch>=1.12.0",
+    "cuda-python>=11.7",
+]
+ray = [
+    "ray>=2.0.0",
+]
+cgpu = [
+    "cgpu>=0.1.0",
+]
 dev = [
     "pytest>=7.0",
     "pytest-cov",
     "black",
     "mypy",
 ]
+full = [
+    "torch>=1.12.0",
+    "cuda-python>=11.7",
+    "ray>=2.0.0",
+    "cgpu>=0.1.0",
+    "pytest>=7.0",
+    "pytest-cov",
+    "black",
+    "mypy",
+]
 
 [project.urls]
-Homepage = "https://github.com/your-org/pynexus-rex"
-Documentation = "https://github.com/your-org/pynexus-rex/docs"
-Repository = "https://github.com/your-org/pynexus-rex.git"
-"Bug Tracker" = "https://github.com/your-org/pynexus-rex/issues"
+Homepage = "https://github.com/your-org/zerolink"
+Documentation = "https://github.com/your-org/zerolink/docs"
+Repository = "https://github.com/your-org/zerolink.git"
+"Bug Tracker" = "https://github.com/your-org/zerolink/issues"
 
 [tool.setuptools]
-packages = ["pynexus_rex"]
+packages = ["zerolink"]

requirements-cgpu.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Optional low-level CUDA driver integration
+-r requirements-gpu.txt
+cgpu>=0.1.0

requirements-dev.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+# Development/test tools
+-r requirements.txt
+pytest>=7.0
+pytest-cov
+black
+mypy

requirements-gpu.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# GPU profile
+-r requirements.txt
+torch>=1.12.0
+cuda-python>=11.7

requirements-ray.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Distributed Ray profile
+-r requirements-gpu.txt
+ray>=2.0.0

requirements.txt

@@ -1,5 +1,3 @@
-torch>=1.12.0
-cuda-python>=11.7
+# Core runtime dependencies (CPU/control-plane friendly)
 blake3>=0.4.0
-ray>=2.0.0
-cgpu>=0.1.0
+numpy>=1.24.0