# Бэкенд: ТОЛЬКО GPU/CuPy. CPU-фолбэка нет (по требованию). Если CuPy/GPU недоступны — жёсткая ошибка.
# Здесь же — общие device-константы (DTYPE, скаляры 0/1/2) и помощник переноса на host для вывода.
import os
import cupy as cp

try:
    _probe = (cp.zeros(2) + 1).sum(); cp.cuda.Device().synchronize()   # реальная операция на device
except Exception as e:
    raise RuntimeError("solver_2x_sdf требует рабочую GPU + CuPy (CPU-фолбэк удалён намеренно).") from e

xp = cp                                              # единый алиас вычислительного бэкенда
DTYPE = cp.float64 if os.environ.get("AMR_FP64") else cp.float32
# Порог вырожденности знаменателя γ. ОТНОСИТЕЛЬНЫЙ (доля от ‖Δ‖² = ⟨Δ|Δ⟩), а НЕ абсолютный.
# Почему: den = ⟨Δh|Δh⟩ — квадратичная по неравновесию величина, у развитого следа она
# ~1e-7…1e-9 при вполне разрешённой физике. Прежний абсолютный порог 1e-6 (fp32) срабатывал
# на 77–99% узлов и молча подменял γ на 2, т.е. гнал ЧИСТЫЙ LBGK вместо KBC (замерено:
# энстрофия сдвигового слоя Re=3e4 уходила на +9%). den — сумма НЕотрицательных слагаемых,
# её относительная точность ~eps типа, поэтому дробный порог одинаков для fp32/fp64.
# 1e-8 на шесть порядков ниже наблюдаемого минимума den/‖Δ‖² (~5e-4) — срабатывает только на
# истинном вырождении (Δh ≡ 0), где γ всё равно ни на что не влияет, т.к. умножается на Δh.
GREL = 1e-8
BACKEND = f"CuPy/GPU dtype={'float64' if DTYPE == cp.float64 else 'float32'}"

# device-скаляры — не создаём host→device на горячем пути (важно для CUDA-graph capture)
ZERO = cp.zeros((), DTYPE)
ONE = cp.asarray(1.0, DTYPE)
TWO = cp.asarray(2.0, DTYPE)

def to_cpu(a):
    """Перенос на host (numpy) — только для диагностики/визуализации, не в солвере."""
    return cp.asnumpy(a)

def pack(comps):
    """Собрать кортеж одинаковых по форме массивов в один (len,*shape) БЕЗ cupy.stack.
    cupy.stack/concatenate грузит на device host-массив указателей (H2D) → запрещено при CUDA-graph
    capture. Здесь: преаллокация + присваивание срезов — только device→device."""
    out = xp.empty((len(comps),) + comps[0].shape, dtype=comps[0].dtype)
    for i, c in enumerate(comps):
        out[i] = c
    return out