feat(cpp/datascience): GPU Monte Carlo kernels (K1-K3)

Tres kernels Monte Carlo intensivos sobre las primitivas G1-G7 + las puras CPU como oraculo de tests numericos. Apuntados a hyper-paralelizar los calculadores de sources/calculadoras (vr_tiered_lab, mcmc-bayes / full / lab, mcmc-visualizer) en RTX-class GPUs. - mc_session_sim_gpu (K1): N sesiones independientes de K spins en paralelo (1 thread = 1 sesion). Modelo variable-ratio escalonado con tiers (q, m), modes Pure/Pity/Streak, miss_streak, drawdown. SSBOs summary[N*8] y tier_counts[N*max_tiers]. Portea vr_tiered_lab. - mc_metropolis_hastings_gpu (K2): M cadenas independientes 1D. Target log-pdf inyectable como string GLSL (mismo patron de gl_shader). u_user[16] para cambiar parametros desde sliders sin recompilar. Output compatible con rhat_split / ess_basic. - mc_random_walk_2d_gpu (K3): walkers 2D MH con trace_xy xy-interleaved en SSBO; pasable directamente a gpu_histogram_2d sin readback intermedio. Pipeline GPU-only para mcmc-visualizer. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-04 11:52:41 +02:00
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+---
+name: mc_session_sim_gpu
+kind: function
+lang: cpp
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "McSessionSim mc_session_sim_create(int n_sessions, int max_tiers); void mc_session_sim_reseed(McSessionSim&, uint64 seed); void mc_session_sim_run(McSessionSim&, const McSessionParams&); void mc_session_sim_readback_summary(const McSessionSim&, float* out); void mc_session_sim_readback_tier_counts(const McSessionSim&, unsigned int* out); void mc_session_sim_destroy(McSessionSim&)"
+description: "N sesiones independientes de K spins en paralelo en GPU (1 thread = 1 sesion). Implementa el modelo variable-ratio escalonado de vr_tiered_lab: tiers (q, m), modes Pure/Pity/Streak, miss_streak, drawdown. Output SSBOs: summary[N*8] + tier_counts[N*max_tiers]."
+tags: [montecarlo, gpu, simulation, vr_tiered, sessions, datascience]
+uses_functions: ["gl_loader_cpp_gfx", "gpu_ssbo_cpp_gfx", "gpu_compute_program_cpp_gfx", "gpu_dispatch_cpp_gfx", "gpu_rng_glsl_cpp_gfx"]
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [GL/gl.h, GL/glext.h, vector, cstdio]
+tested: false
+tests: []
+test_file_path: ""
+file_path: "cpp/functions/datascience/mc_session_sim_gpu.cpp"
+framework: opengl
+params:
+  - name: n_sessions
+    desc: "Numero de sesiones independientes a simular en paralelo. 1 thread por sesion. Tipico: 10^4 - 10^6."
+  - name: max_tiers
+    desc: "Maximo de tiers que el simulador soportara (cota dura del shader = 8). Reservar el max que necesites; los runs pueden usar menos."
+  - name: master_seed
+    desc: "Semilla base. Cada sesion deriva su PCG state via SplitMix64 (deterministico bit-exacto)."
+  - name: p
+    desc: "McSessionParams: p_base, cost, start_balance, n_spins, n_tiers (<= max_tiers), tiers_q[n_tiers], tiers_m[n_tiers], mode, mode_p1, mode_p2."
+  - name: out
+    desc: "(summary) float[N*8]; (tier_counts) uint[N*max_tiers]."
+output: "Tras run, summary tiene 8 floats por sesion: [final_balance, pnl, max_dd, peak, trough, spins, wins, longest_miss]. tier_counts tiene un uint por (sesion, tier_idx). El SSBO de seeds se actualiza para permitir runs subsiguientes que continuen la cadena RNG."
+---
+
+# mc_session_sim_gpu
+
+Kernel GPU que portea el simulador de sesiones de `vr_tiered_lab_v2.jsx`. Cada sesion vive entera en un thread con state local en registros — sin atomics, sin shared memory, paralelismo trivial.
+
+## Performance esperada
+
+RTX 3070, 5888 cores: 10^6 sesiones × 10^4 spins = **10^10 ops Monte Carlo** en ~1-3 s. Comparado con CPU single-thread (~60 s) el speedup es 20-60x.
+
+## Patron de uso
+
+```cpp
+auto sim = fn::ds::mc_session_sim_create(/*n_sessions=*/100'000, /*max_tiers=*/5);
+fn::ds::mc_session_sim_reseed(sim, 0xC0FFEE);
+
+// Mid vol preset
+float qs[] = {0.7f, 0.22f, 0.07f, 0.01f};
+float ms[] = {1.5f, 4.0f, 15.0f, 100.0f};
+
+fn::ds::McSessionParams p{};
+p.p_base        = 0.20f;
+p.cost          = 1.0f;
+p.start_balance = 100.0f;
+p.n_spins       = 1000;
+p.n_tiers       = 4;
+p.tiers_q       = qs;
+p.tiers_m       = ms;
+p.mode          = fn::ds::McSessionMode::Pity;
+p.mode_p1       = 5.0f;       // pity soft = 5 misses
+p.mode_p2       = 20.0f;      // pity hard = 20 misses
+
+fn::ds::mc_session_sim_run(sim, p);
+
+std::vector<float> summary(100'000 * 8);
+fn::ds::mc_session_sim_readback_summary(sim, summary.data());
+
+// summary[sid*8 + 1] = pnl de la sesion sid
+// histograma de pnl para distribucion -> stats_summary, drawdown, etc.
+
+fn::ds::mc_session_sim_destroy(sim);
+```
+
+## Modes
+
+| mode | mode_p1 | mode_p2 | Descripcion |
+|---|---|---|---|
+| Pure | — | — | p_eff = p_base (sin compensacion) |
+| Pity | soft | hard | p_eff sube linealmente p_base->1 entre soft y hard miss_streak |
+| Streak | lambda | — | p_eff = min(1, p_base * (1 + lambda * miss_streak)) |
+
+## Layout summary[sid * 8 + k]
+
+| k | Campo |
+|---|---|
+| 0 | final_balance |
+| 1 | pnl (= final - start) |
+| 2 | max_dd (peak-to-trough absoluto) |
+| 3 | peak |
+| 4 | trough |
+| 5 | spins (= n_spins o menor si rota antes por ruina) |
+| 6 | wins (numero de hits) |
+| 7 | longest_miss |
+
+## Notas
+
+- max_tiers esta cap a 8 (cota dura del shader, registros locales). Si necesitas mas, usar variante con SSBO de counters por sesion en vez de registros.
+- Tras `run`, el SSBO de seeds RNG queda actualizado. Llamar `run` otra vez con `n_spins` adicional simula los siguientes spins continuando la cadena (no rearranca). Util para "stream" sesiones largas en chunks.
+- Para batches mas grandes que VRAM (n_sessions > 10^7 con summary float[8] = 320 MB), partir en sub-batches y readback entre llamadas.
+- Compatibilidad GL 4.3+ (compute shaders + atomicAdd uint). RTX 3070 expone GL 4.6, sobra.