在数字化高速发展的当下，人工智能、大数据处理、物联网等前沿技术日新月异，现代计算需求面临着严峻挑战。海量数据的爆发式增长，让传统计算架构在处理大规模数据时显得力不从心，效率低下、能耗过高、处理速度瓶颈等问题愈发突出。以人工智能领域为例，深度学习模型训练需要进行海量矩阵运算和复杂的神经网络计算，对计算设备的计算能力和并行处理能力要求极高；在大数据分析场景中，快速处理TB甚至PB级数据，传统架构难以在可接受时间内完成任务。这些挑战迫切需要计算架构创新，以突破现有局限，满足不断增长的计算需求。
为应对上述难题，向量扩展（Vector Extension，RVV）作为RISC-V指令集架构的重要拓展被正式引入。RISC-V指令集架构以其开源开放特性著称，赋予了开发者在设计处理器时极大的灵活性与可扩展性，可针对不同应用场景进行定制化设计。RVV向量扩展通过引入向量指令，实现了对多个数据元素的并行处理，为提升计算性能提供了全新的途径。相较于传统的标量计算模式，向量计算在多媒体数据处理、科学计算等领域展现出显著优势，能够有效减少指令执行次数，进而降低计算延迟，全面提升系统整体性能。RVV的出现，为开发者提供了一种高效、灵活且具有成本效益的解决方案，有力推动了计算架构的创新发展，在诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在RVV发展浪潮中，赛昉科技昉 · 天枢-83（Dubhe-83） CPU IP 崭露头角。
昉·天枢-83 RISC-V CPU IP
Dubhe-83是一款能效卓越的处理器，具备诸多先进特性：
1. 指令集支持
全面兼容RVA23与RVV Crypto指令集，赋予芯片卓越的指令处理能力，从容应对复杂计算任务。在加密应用场景中，RVV Crypto指令集提供硬件级加密加速，极大提升数据加密与解密效率，为数据安全提供坚实保障。
2. 前端取指和分支预测策略
前端取指和分支预测采用Decouple策略，将取指和分支预测两个关键操作解耦，更高效地处理指令流。同时，分支预测采用业界先进的TAGE-Style算法，能更精准预测程序分支走向，减少因分支预测错误导致的流水线停顿，提升处理器执行效率。
3. 流水线设计
拥有10-14 Stage的Pipeline，合理的流水线深度设计在保障指令处理效率的同时，兼顾硬件复杂度与成本。通过多级流水线操作，指令可在不同阶段并行处理，加快指令执行速度。
4. 解码和提交机制
采用3-Way Decode/Rename/Commit机制，可同时对三条指令进行解码、重命名和提交操作，进一步提升指令处理并行度，提高处理器整体性能。
5. 性能表现
在Benchmark SPECint2006测试中，Dubhe-83分数达9.4/GHz，充分展现其在整数计算性能方面的出色表现，能满足多种对整数运算要求较高的应用场景。
Dubhe-83在RVV上具有显著的技术亮点和优势：
1. 向量计算单元设计
Dubhe-83的Vector的VLEN=DLEN=256，配备2条128-bit的计算单元。此设计大幅提升向量计算能力，可同时处理2x128-bit的数据元素，在向量运算中充分发挥并行计算优势，加速数据处理。
2. 存储加载单元（LSU）设计
LSU采用2条Pipeline实现方式，Vector Load/Store和 Scalar Load/Store深度融合。Vector Load/Store带宽为2x128-bit，这种融合设计在满足高带宽需求的同时尽可能节省资源（面积）的开销，在数据加载和存储过程中，无论是向量数据还是标量数据，均可高效传输和处理，减少数据访问延迟，提高数据处理效率。
3. 向量工作方式与指令实现
Vector支持LMUL工作方式，每条Vector宏指令采用拆分uop实现方式。只要uop的所有Element在连续两个Cache Line范围内，则该 uop可一次性完成读/写操作。该设计优化了向量指令执行过程，减少指令执行周期，提升向量带宽。
4. 向量Load/Store uop实现优势
Vector Load/Store采用拆分uop实现方式，相较于一些厂商拆分Element的实现方式，在绝大多数应用场景中具有绝对性能优势。这种实现方式能更高效利用存储带宽，减少数据传输次数，提高数据加载和存储效率，进而提升整个系统性能。
5. 乱序执行机制
不仅Scalar采用深度乱序实现方式，Vector也采用深度乱序实现机制。与Vector按序实现方式相比，乱序方式能天然解决许多数据依赖场景。在实际应用中，数据间存在复杂依赖关系，按序执行可能因数据未准备好导致流水线停顿，而乱序执行可灵活调整指令执行顺序，优先执行不依赖未就绪数据的uop，显著提升性能。
6. RVV性能表现
与市场上一些通过In-Order实现的RVV产品相比，Dubhe-83在RiVEC基准测试套件（RiVEC Benchmark Suite，是一个由来自不同领域的数据并行应用程序组成的集合，该套件专注于对向量微架构进行基准测试，各个case的描述详见下表格）上有着显著的性能提升，提升从最少22%（Pathfinder）到最高817%（Matmul），其中，应用于高性能计算领域的几个BLAS算子模型的平均性能提升为357.55%，应用于金融分析/物理仿真/数据挖掘等领域的几个Dense Linear Algebra算子模型的平均性能提升为315.70%。这些实际应用场景中的性能优势，充分证明 Dubhe-83在RVV架构和微架构上的先进性和卓越性能表现，能更好满足用户对高性能计算的需求。
RiVEC Benchmark Suite
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