RISC-V架構(gòu)下，AI融合算力及其軟件棧實踐

面對未來大模型（LLM）、AIGC等智能化浪潮的挑戰(zhàn)，進迭時空在RISC-V方向全面布局，通過精心設(shè)計的RISC-V DSA架構(gòu)以及軟硬一體的優(yōu)化策略，將全力為未來打造高效且易用的AI算力解決方案。目前，進迭時空已經(jīng)取得了顯著的進展，成功推出了第一個版本的智算核（帶AI融合算力的智算CPU）以及配套的AI軟件棧。

軟件棧簡介

AI算法部署旨在將抽象描述的多框架算法模型，落地應(yīng)用至具體的芯片平臺，一般采用CPU、GPU、NPU等相關(guān)載體。在目前的邊緣和端側(cè)計算生態(tài)中，大家普遍認為NPU相較于傳統(tǒng)CPU有極大的成本優(yōu)勢，并且缺少基于CPU定制AI算力的能力或者授權(quán)，導(dǎo)致在實際落地場景中，NPU的使用率很高。但是NPU有其致命的缺點，各家NPU都擁有獨特的軟件棧，其生態(tài)相對封閉，缺乏與其他平臺的互操作性，導(dǎo)致資源難以共享和整合。對于用戶而言，NPU內(nèi)部機制不透明，使得基于NPU的二次開發(fā)，如部署私有的創(chuàng)新算子，往往需要牽涉到芯片廠商，IP廠商和軟件棧維護方，研發(fā)難度較大。

著眼于這些實際的需求和問題，我們的智算核在設(shè)計和生態(tài)上采取了開放策略。以通用CPU為基礎(chǔ)，結(jié)合少量DSA定制（符合RISC-V IME擴展框架）和大量微架構(gòu)創(chuàng)新，以通用CPU的包容性最大程度的復(fù)用開源生態(tài)的成果，在兼容開源生態(tài)的前提下，提供TOPS級別的AI算力，加速邊緣AI。這意味著我們可以避免低質(zhì)量的重復(fù)開發(fā)，并充分利用開源資源的豐富性和靈活性，以較小的投入快速部署和使用智算核。這種開放性和兼容性不僅降低了部署大量現(xiàn)有AI模型的門檻，還為用戶提供了更多的創(chuàng)新可能性，使得AI解決方案不再是一個專門的領(lǐng)域，而是每個程序員都可以參與和創(chuàng)新的領(lǐng)域。

圖一：進迭時空AI軟件棧架構(gòu)

如上圖所示，基于進迭時空的AI技術(shù)路線，我們能輕松的以輕量化插件的方式，無感融入到每一個AI算法部署框架中，目前我們以O(shè)NNXRuntime為基礎(chǔ)，結(jié)合深度調(diào)優(yōu)的加速后端，就可以成功的將模型高效的部署到我們的芯片上，如上圖所示。對于用戶來說，如果有ONNXRuntime的使用經(jīng)驗，就可以無縫銜接。

加入進迭時空插件的使用方式如下：

? C/C++

C++
#include 
#include "spacemit_ort_env.h"

std::string net_param_path = "your_onnx_model.onnx";

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ort-demo");
Ort::SessionOptions session_options;

 // 可選加載SpaceMIT環(huán)境初始化加載專屬EP
Ort::SessionOptionsSpaceMITEnvInit(session_options);
Ort::Session session(env, net_param_path, session_options);

// 加載輸入
// .......
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), &input_tensor, input_count,
 output_node_names.data(), output_count);

? python

Python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
import spacemit_ort

net_param_path = "resnet18.q.onnx"
session = ort.InferenceSession(net_param_path, providers=["SpaceMITExecutionProvider"])
input_tensor = np.ones((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
outputs = session.run(None, {"data": input_tensor})

通過開放的軟件棧，使得我們的芯片能夠在短時間內(nèi)支持大量開源模型的部署，目前已累計驗證了包括圖像分類、圖像分割、目標(biāo)檢測、語音識別、自然語言理解等多個場景的約150個模型的優(yōu)化部署，timm、onnx modelzoo、ppl modelzoo等開源模型倉庫的支持通過率接近100%，而且理論上我們能夠支持所有的公開onnx模型。

智算核的軟硬協(xié)同優(yōu)化

在保證通用性和易用性的同時，我們利用智算核的特點，極大的優(yōu)化了模型推理效率。

離線優(yōu)化

離線優(yōu)化包含常見的等價計算圖優(yōu)化（如常量折疊、算子融合、公共子表達式消除等）、模型量化等，其中模型量化將浮點計算映射為低位定點計算，是其中效果最顯著的優(yōu)化方式。在智算核融合算力的加持下，算子可編程性很高，相較于NPU固化的量化計算方式，智算核能夠根據(jù)模型應(yīng)用特點，匹配更寬泛的數(shù)據(jù)分布，實現(xiàn)量化計算的精細化、多樣化，以便于在更小的計算與帶寬負載下，實現(xiàn)更高的推理效率。

運行時優(yōu)化

區(qū)別于NPU系統(tǒng)中，AI算子會根據(jù)NPU支持與否，優(yōu)先調(diào)度到NPU上執(zhí)行，并以host CPU作為備選執(zhí)行的方式。進迭時空的智算核采用了擴展AI指令的設(shè)計，以強大的vector算力和scalar算力作為支撐，確保任意算子都能夠在智算核上得到有效執(zhí)行，無需擔(dān)心算子支持或調(diào)度問題。這種設(shè)計不僅簡化了用戶的操作流程，還大大提高了模型的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。

此外，進迭時空的智算核還支持多核協(xié)同工作，進一步提升了AI算力。用戶只需在運行時通過簡單的線程調(diào)度，即可靈活調(diào)整所使用的AI算力資源。

AI算力指令基礎(chǔ)

智算核的AI算力主要來自擴展的AI指令。我們針對AI應(yīng)用中算力占比最高的卷積和矩陣乘法，基于RISCV Vector 1.0 基礎(chǔ)指令，新增了專用加速指令。遵從RISCV社區(qū)IME group的方式，復(fù)用了Vector寄存器資源，以極小的硬件代價，就能給AI應(yīng)用帶來10倍以上的性能提升。

AI擴展指令按功能分為點積矩陣乘累加指令（后面簡稱矩陣?yán)奂又噶睿┖突包c積矩陣乘累加指令（后面簡稱滑窗累加指令）兩大類，矩陣?yán)奂又噶詈突袄奂又噶罱M合，可以轉(zhuǎn)化成卷積計算指令。

以256位的向量矩陣配合4*8*4的mac單元為例，量化后的8比特輸入數(shù)據(jù)在向量寄存器中的排布，需要被看成是4行8列的二維矩陣；而量化后的8比特權(quán)重數(shù)據(jù)在寄存器中的排布，會被看成是8行4列的二維矩陣，兩者通過矩陣乘法，得到4行4列輸出數(shù)據(jù)矩陣，由于輸出數(shù)據(jù)是32比特的，需要兩個向量寄存器存放結(jié)果。

如圖二所示，為矩陣?yán)奂又噶?，輸入?shù)據(jù)只從VS1中讀取，權(quán)重數(shù)據(jù)從VS2中讀取，兩者進行矩陣乘法。

圖二：矩陣?yán)奂又噶顢?shù)據(jù)排布示例

如圖三所示，為滑窗累加指令，輸入數(shù)據(jù)只從VS1和VS1+1中讀取，讀取的數(shù)據(jù)，通過滑動的大小決定（大小為8的倍數(shù)），權(quán)重數(shù)據(jù)從VS2中讀取，兩者進行矩陣乘法。

圖三：滑窗累加指令數(shù)據(jù)排布示例

如下圖所示，9個紅點對應(yīng)的9行輸入數(shù)據(jù)（1*k維）和權(quán)重進行乘累加計算，就得到了一個卷積值。在做卷積計算的時候，可以把矩陣乘法看成是滑動為零的滑窗指令。通過滑動0，1，2三條指令的計算，就可以完成kernel size 為3x1的的卷積計算。然后通過h維度的三次循環(huán)，就可以得到kernel size 為3x3的卷積計算。

圖四：滑窗累加指令結(jié)合矩陣?yán)奂又噶钣嬎憔矸e示例

同樣通過滑動0，1，2，0，1五條指令的計算，和h維度五次循環(huán)，就可以完成kernel size為5x5的卷積計算，以此類推，可以得到任意kernel size的卷積計算。

效果演示視頻

通過以上軟硬件協(xié)同優(yōu)化，我們在多任務(wù)推理時，也有非常高的性能。

重播

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展望

前文提到，通過ONNX與ONNXRuntime的結(jié)合，我們能夠便捷地接入開源生態(tài)，但這僅僅是實現(xiàn)接入的眾多方式之一。實際上，我們還可以充分利用當(dāng)前備受矚目的MLIR生態(tài)，進一步融入開源的廣闊天地。這種方式不僅充滿想象力，而且具備諸多優(yōu)勢。

首先，它能夠?qū)崿F(xiàn)模型的直接原生部署。舉例來說，當(dāng)我們擁有一個PyTorch模型時，借助torch.compile功能，我們可以直接將模型部署到目標(biāo)平臺上，無需繁瑣的轉(zhuǎn)換和適配過程，極大地提升了部署的便捷性。

其次，MLIR生態(tài)與LLVM的緊密結(jié)合為我們提供了強大的codegen能力。這意味著我們可以利用LLVM豐富的生態(tài)系統(tǒng)和工具鏈，進行代碼生成和優(yōu)化，從而進一步降低AI軟件棧的開發(fā)成本。通過codegen，我們可以將高級別的模型描述轉(zhuǎn)化為底層高效的機器代碼，實現(xiàn)性能的最優(yōu)化。

圖五：進迭時空AI軟件棧架構(gòu)規(guī)劃

引用

https://onnxruntime.ai/

https://onnx.ai/

https://mlir.llvm.org/

https://pytorch.org/