class UnifiedMemoryController {
    struct MemoryPool {
        size_t total_capacity = 1024 * GB;
        size_t page_size = 16 * KB;

        // 動的パーティショニング
        struct Partition {
            ProcessorType owner;
            size_t size;
            AccessPolicy policy;
        };

        void dynamic_allocate(Request req) {
            // QoSベース割り当て
            auto partition = find_best_partition(req);
            partition->resize(req.size);

            // アクセス最適化
            optimize_data_placement(partition);
        }
    };
};

def gpu_compute_zero_copy(data):
    # CPUメモリ直接アクセス（コピー不要）
    gpu_kernel<<<blocks, threads>>>(data)

    # 結果も即座にCPUから参照可能
    return data  # 同じメモリ領域

class UnifiedMLPipeline:
    def process(self, input_data):
        # 前処理（CPU）
        preprocessed = cpu_preprocess(input_data)

        # 推論（NPU）- 同じメモリ参照
        inference = npu_inference(preprocessed)

        # 後処理（GPU）- コピーなし
        rendered = gpu_render(inference)

        # 全て同一メモリ空間で実行
        return rendered

class UnifiedGameEngine {
    void render_frame() {
        // 物理演算（CPU）
        physics_update(world_state);

        // レイトレーシング（GPU）
        // world_stateを直接参照
        ray_trace(world_state);

        // AI処理（NPU）
        // 同じデータで動作
        update_ai(world_state);

        // メモリコピー: ゼロ
    }
};

配置戦略:
  ホットデータ:
    - 位置: 高速領域
    - アクセス: 全プロセッサ

  コールドデータ:
    - 位置: 圧縮領域
    - アクセス: オンデマンド

  共有データ:
    - 位置: 中央領域
    - キャッシュ: L3統合

// CUDA Unified Memory拡張
__global__ void unified_kernel(float* data) {
    // CPU/GPU/NPU transparent access
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // 自動的に最適なプロセッサで実行
    data[idx] = complex_operation(data[idx]);
}

// 呼び出し側
void compute() {
    float* data;
    umaAlloc(&data, size);  // 統合メモリ確保

    // どのプロセッサからも同じポインタ
    cpu_function(data);
    unified_kernel<<<...>>>(data);
    npu_process(data);
}