Phase2_Block_Integration

Phase2 Block Integration

1. 内存模型

假设当前工作块有：

P = output pixels
N_B = covering frames

Phase2必须看到同一输出pixel的全部可用样本，才能执行迭代rejection。

因此主要工作集近似：

[ M \approx P,N_B,B_{\mathrm{sample}} + P,B_{\mathrm{scratch}} + M_{\mathrm{AIO}} + M_{\mathrm{UPM}} + M_{\mathrm{ACR}} ]

不把10MP写死。

2. Block planner

输入：

• configured memory limit；
• current available RAM；
• actual N_B；
• FP32/FP64；
• rejection method scratch requirement；
• ACR host/device staging；
• AIO buffers。

输出：

block pixel count
block tile list
covering frame list
estimated peak RAM

默认目标：

estimated host peak <= memory_limit × safety_factor

建议初始safety_factor=0.75，必须可配置。

不做Windows CPU/GPU占用率闭环。

3. 空间组织

优先按最终HiPS deepest tiles组成连续block。

例如：

10MP ≈ 38 × 512² tiles

实际大小动态。

若：

one HiPS tile × N_B

仍超内存，则允许tile内micro-chunk处理。

4. AIO读取

对每个block：

1. 用MOC/index得到实际覆盖帧；
2. 只读取这些帧；
3. 从对应HiPS order读取signal/support；
4. 查询SNR/quality field；
5. 不读取不覆盖当前block的frame。

5. 校准

对frame i的block：

input signal
→ UPM.calibrate(frame_id, sky_pos, signal)
→ calibrated signal

Phase2只允许加性校准。

禁止Phase2再做：

multiplicative photometric scaling

乘性测光坐标已经属于Phase1 DR3SP。

6. Sample stack布局

AIO天然可能frame-major读取：

frame0[P]
frame1[P]
...

rejection天然pixel-major消费：

pixel0[N_B]
pixel1[N_B]
...

实现可选择：

• explicit transpose；
• tiled AoSoA；
• strided kernel。

先benchmark，不提前强制。

CPU reference必须先简单正确。

7. 最终加权

对rejection后accepted samples：

[ I_{\rm out}(p)

\frac{\sum_i a_i,w_i(p),I_i'(p)} {\sum_i a_i,w_i(p)} ]

其中：

• a_i：accepted mask；
• I_i'：校准到UPM后的signal；
• w_i：SNR/support/quality权重。

候选baseline：

w_i = support_i × quality_i × SNR_i²

但最终默认公式由合成Gate决定。

必须防：

• NaN/Inf；
• all rejected；
• weight sum=0；
• one bad huge SNR monopolizing output。

8. Output support

Phase2 support仍应保持空间coverage意义，不承担SNR权重含义。

v1建议：

support_out = max(support_i among accepted samples)

这是对未知子像素覆盖并集的保守下界。

另外可输出：

weight/
rejection_count/

避免把integration depth偷偷塞进support。

此support策略必须在边缘合成数据上验证并写入最终Wiki。