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進迭時空RISC-V Vector技術(shù)實踐

進迭時空 ? 2025-06-06 16:54 ? 次閱讀
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CPU核的設(shè)計中,SIMD(single instruction multiple data,單指令多數(shù)據(jù))是一種常用的數(shù)據(jù)并行處理方式,通過一條指令同時對多個數(shù)據(jù)元素進行操作以提升處理器的計算效率和運行速度。SIMD具有廣泛的應(yīng)用場景,例如圖像處理、科學計算、加解密、機器學習人工智能等。隨著應(yīng)用對算力需求的不斷提高,處理器的數(shù)據(jù)并行能力也隨之增長(例如intel的SIMD ISA進化,寄存器從MMX的64-bit進化到如今AVX的512-bit)。但這種傳統(tǒng)SIMD指令的編程模型決定了其寄存器長度(即并行度)是嵌入在指令中的,軟硬件的耦合度很高,每次硬件的并行度升級都需要軟件進行相應(yīng)的適配,帶來額外的軟件工作量。


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相較于傳統(tǒng)SIMD指令,RISC-V指令集向量擴展RISC-V Vector采用了更加靈活的編程模型,在提供單指令多數(shù)據(jù)并行處理的同時,為開發(fā)者提供了更高層次的抽象,使得軟硬件更加解耦,軟件無需感知硬件并行度的變化,直接適配于不同的硬件配置。


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我們以RISC-V Vector1.0指令集為例。從圖中可以看到,對于向量寄存器寬度(VLEN)不同的硬件,同一套程序可以直接運行,唯一區(qū)別是VLEN越大的處理器每輪迭代所能夠處理的元素個數(shù)越多,因此所需要的循環(huán)次數(shù)越少。此外,由于指令集所定義的element mask功能,在最后一輪迭代時,超出的元素將被無效掉,而無需類似SIMD指令那樣對循環(huán)末梢的元素進行額外的特殊處理。


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進迭時空RISC-V Vector技術(shù)實踐


進迭時空第一代RISC-V CPU核X60和RISC-V AI核A60已完整支持RISC-V Vector 1.0擴展,并應(yīng)用于RISC-V AI CPU芯片K1中。該系列核支持VLEN=256-bit的向量寄存器寬度,提供最大2x128-bit的數(shù)據(jù)并行處理能力,支持INT/FP等多種計算精度。同時,A60還基于向量寄存器擴展了符合IME標準的AI指令,提供2Tops INT8融合AI算力。


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我們基于SWAN測試集對K1的向量能力進行了測試和優(yōu)化。SWAN是一套用于測試向量指令在多媒體、圖像處理等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用中性能表現(xiàn)的基準測試集,其針對chromium、WebRTC、PDFium 等應(yīng)用的軟件庫進行性能分析,測試涵蓋了圖像編解碼、卷積計算、色彩空間轉(zhuǎn)換等典型算法。


在SWAN的所有37個測試中,向量指令相較于標量指令均獲得了明顯的加速比,尤其是在低精度高并行度的測試上,向量的加速效果可達數(shù)十倍。


此外,相較于Cortex-A55的SIMD指令, 在相同頻率下,K1芯片的Vector指令測試表現(xiàn):


51%的測試項性能達到 Cortex-A55 的 1.5 倍以上(最高 2.5 倍);

21%的測試項性能達到 Cortex-A55 的 1~1.5 倍;


由于配置了更寬的向量寄存器和數(shù)據(jù)處理寬度,K1在數(shù)據(jù)并行度高的程序上獲得了更大的收益,例如ibjpeg、skia等典型的圖像測試程序的性能上甚至可達50%~100%的提升。此外,軟件優(yōu)化也是向量化非常重要的一個環(huán)節(jié)。程序的算法及指令調(diào)度優(yōu)化會對測試結(jié)果有影響,在針對性進行優(yōu)化調(diào)整之后,向量化的程度和整體性能都有明顯提升,這也是RISC-V Vector指令集軟件生態(tài)在實際應(yīng)用場景中需要不斷積累優(yōu)化的地方。


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