RISC-V AI处理器设计实战

景芯团队专家老师1v1辅导学员，让您快速超越同龄人！景芯训练营主打文档+服务器实战，我们不卖视频，只提供免费导学视频！我们选取景芯HD6850项目中的RISC-V AI处理器进行实战。希望您成为公司的中流砥柱后，给景芯团队介绍design servie业务（有提成），共同进步！

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RISC-V AI处理器介绍

第一部分：AI处理器架构

1.1 AI计算芯片发展历程

• 从通用CPU到专用AI芯片的演进

• 不同AI工作负载对芯片架构的需求

• 云端与边缘AI处理器的差异

1.2 主流AI处理器架构对比

1.2.1 专用AI加速器（ASIC）

• Google TPU架构深度解析

• 脉动阵列计算模式优势与局限

• 固定功能单元与可编程性平衡

1.2.2 可重构AI处理器（FPGA）

• 硬件可编程性在AI中的应用

• 动态重配置适应算法演进

• 能效与灵活性的折中设计

1.2.3 神经处理单元（NPU）

• 移动端AI加速器设计理念

• 功耗约束下的架构优化

• 端侧模型压缩与硬件协同

  

1.2.4 图形处理器（GPU）

• 从向量处理器到现代GPGPU的架构发展

• GPU和GPGPU架构对比

• GPGPU在AI和高性能计算中的应用场景

• GPU同其他AI架构的对比及优势

1.2.5 图形处理器（GPU）架构选择

• 为什么选择GPGPU作为AI处理器基础

• 通用并行计算与AI工作负载的契合度

• 软件生态与开发生态优势

第二部分：GPGPU架构作为AI处理器的优势

2.1 AI工作负载特性与GPGPU架构匹配度

• 矩阵运算的并行化本质

• 神经网络层间的数据流并行性

• 训练与推理的差异化架构需求

2.2 景芯定制化GPGPU核心架构解析

• 整体硬件架构框图与组件交互

• 流多处理器(SM)集群组织方式

• 多层次存储体系结构深度分析

2.3 景芯定制化GPGPU特性

• 灵活的架构switch机制，可配置为NPU

• 混合精度计算硬件支持

• 张量核心专用运算单元

• 稀疏计算加速机制

第三部分：AI处理器微架构深度设计

3.1 并行计算架构优化

3.1.1 多层次并行度利用

• 数据并行与模型并行协同

• 指令级并行(ILP)优化技术

• 线程级并行(TLP)调度策略

3.1.2 AI专用执行单元设计

• 矩阵乘法单元优化实现

• 卷积计算专用数据通路

• 激活函数硬件加速

3.2 存储子系统AI优化

3.2.1 数据流优化架构

• 权重数据重用模式优化

• 特征图数据局部性利用

• 梯度计算存储访问模式

3.2.2 片上存储层次定制

• 共享内存AI工作负载优化

• 缓存替换算法AI特性适配

• 模型参数片上缓存策略

第四部分：AI专用指令集与编程模型

4.1 AI专用指令集扩展

• 张量运算指令设计

• 稀疏计算指令支持

• 量化运算指令实现

第五部分：芯片实现与验证

5.1 AI处理器RTL实现深度解析

5.1.1 AI处理器RTL架构介绍

AI处理器RTL pipeline架构框图

5.1.2 关键AI计算模块1

• Scheduler 模块

• warp调度

• 寄存器堆

• 取指

• 译码

• 指令缓冲

• 发送、记分板

• 写回

• L1 Cache

• L2 Cache

5.1.2 关键AI计算模块2

• ALU

• vALU

• vFPU

• MUL

• LSU

• CSR

• SFU

• warp控制

• Tensors core

5.2 AI处理器专用验证方法

5.2.1 Simulation 仿真验证

• 仿真验证环境搭建

• AI testcase开发

• AI 性能精度体系验证

5.2.2 FPGA原型验证

• FPGA选型

• AI处理器RTL Porting

• FPGA 仿真验证

• 性能功耗 profiling

Part.03

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