AgredaGPU

AgredaGPU es el motor de memoria y transferencia de datos del ecosistema AgredaDB. Su documentación pública lo presenta como un sistema independiente para conectar VRAM, RAM, memoria CXL y almacenamiento NVMe dentro de un espacio de memoria unificado.

Arquitectura por niveles

• Nivel caliente en memoria GPU; nivel templado en RAM/CXL; nivel frío en SSD NVMe.
• Descubrimiento de topología y administración de dispositivos CXL como nodos NUMA.
• Transferencia mediante NVIDIA GPUDirect Storage, con alternativa basada en io_uring.
• Gestor UVM con direccionamiento virtual y promoción o descarga dinámica de tensores.

Integración y gestión de recursos

El interceptor conecta con PyTorch y contempla integración con TensorFlow. Un Trace Engine registra patrones de acceso para anticipar cargas; la clasificación Tensor DNA diferencia pesos, activaciones y estados del optimizador para decidir prioridades de expulsión. El diseño incluye snapshots copy-on-write y descifrado AES-GCM durante la carga.

Estado documentado

El README marca como completados el descubrimiento de hardware, el driver, la lógica UVM, el prefetcher y el interceptor. La validación «The Gauntlet» con entrenamiento Llama-3-70B aparece pendiente. La ficha describe ese diseño publicado y su estado, con licencia AGPL-3.0.