PR body中说明是跟随PR #22389，添加测试以验证MemoryPoolConfigurator的内存池配置计算逻辑，确保内存利用超过99%可用内存、页面对齐、比率正确性和约束行为得到验证。
建议开发者阅读此PR以了解内存池配置的测试方法，特别是模拟技术的使用和多种配置路径的验证策略。
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实现集中在单个测试文件test/registered/unit/model_executor/test_pool_configurator.py中。关键点包括：使用unittest.mock模拟torch._utils._element_size和get_attention_tp_size函数以支持CPU环境；定义_make_model_runner函数创建模拟ModelRunner对象；通过多个测试用例覆盖DefaultPoolConfigurator和HybridSWAPoolConfigurator的不同配置路径。
| 文件 | 模块 | 状态 | 重要度 |
|---|---|---|---|
test/registered/unit/model_executor/test_pool_configurator.py |
测试 / 模型执行器 | added | 4.0 |
分析完成后，这里会展示 LLM 生成的相对完整源码片段和详细注释。
当前评论区没有形成足够清晰的争议点或结论，后续有更多讨论时会体现在这里。
主要风险在于模拟环境与真实GPU环境可能存在差异，例如模拟的函数可能不完全准确；测试覆盖可能不足，未覆盖所有边缘情况；但通过模拟关键函数和多种配置路径，风险较低。
此PR增加测试覆盖，提升内存池配置器的代码质量和可靠性，对最终用户无直接影响，但有助于开发团队在后续修改中避免回归问题。
当前没有检测到明确关联的 Issue 链接，后续同步到相关引用后会出现在这里。
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