Не буду переписывать технические характеристики отладочной платы и ноутбука – те, кому это интересно, могут найти подробности по соответствующим ссылкам.
Laptop: link
Dev board: link
Но давайте углубимся в документацию по 8-ядерному процессорному. Особенно интересно разобраться, как именно в нем реализованы блоки матричного умножения и каковы характеристики его AI-ускорителя. Присутствует ли он во всех ядрах или нет? Недавно мы уже обсуждали AI модуль в K230.
В документации на отладочную плату есть overview процессора K1.
8-ядерный процессор представлен двумя кластерами по 4 ядра. Оба кластера имеют векторный сопроцессор с VLEN = 256bit (128bit x2 execution width). Каждое ядро поддерживает набор расширений 64GCVB и соответствует профилю RVA22.
Нулевой кластер имеет как раз дополнительную аппаратную логику для ускорения AI приложений. Дополнительную накристальную память 512KB TCM, как я понимаю для хранения значений аккумуляторов при обработке матричных вычислениях. На кластер заявляется 2 TOPS, что дает нам 0.5 TOPS на ядро, но при этом не совсем понятно о каком datatype идет речь. Но т.к. совсем недавно мы обсуждали бенчмарк cpufp обратимся к нему и увидим, что инструкция
vmadot матричного умножения для int8 на 1 ядро дает 511.53 GOPS, а для 4-ядрерного cluster 0 (with ime extension) дает 2.046 TOPS, что соответствует заявленной в документации производительности. Пока RISC-V спецификация от sig для матричных вычислений только разрабатывается, а увидим первый драфт функциональной части только к ноябрю 2024 года на рынке представлены спецификации от SpacemiT для iME и от T-head для iMA
На этом заканчиваю двухнедельный обзор новостей о SpacemiT☺️