RISC-V向量指令集的Yolov3移植优化

为研究SIMD在嵌入式领域中对处理器性能的提升效果,选择一种并行化程度较高的图像处理算法Yolov3进行SIMD向量化移植。根据开源指令集RISC-V扩展指令集中的V(Vector)指令集修改Yolov3算法的代码,将其部署到优矽科技自研的WH64处理器的VPU(Vector Processor Unit)中验证;结合Amdahl定律和Yolov3自测程序评估SIMD算法提升的性能。实验结果表明,在Xilinx的Kintex7板上以50 MHz主频运行,在向量化算法占比90%以上时,SIMD处理过后的代码程序达到了标量计算2.25x的加速比。

RISC-V向量指令集的Compute Library函数库移植

ARM Compute Library是一类针对ARM Cortex-A系列CPU处理器和ARM Mali系列GPU特定优化的软件算法函数库,内部实现了卷积滤波器、卷积神经网络等算法,并且使用Cortex-A CPU NEON、Mali GPU的SIMD技术加速算法运行。RISC-V指令集作为一种开源的指令集,目前发布了相对稳定的SIMD指令集版本,并且C-SKY开源了支持v0.7.1 intrinsics的GCC和QEMU。在这些基础上,本文尝试将ARM Compute Library函数库移植至支持RISC V向量指令集,其中函数移植的核心思想是在不修改源文件的前提下,通过编写一个头文件,用宏定义把ARM NEON向量类型接口逐一替换成RISC-V intrinsics中定义的向量类型和向量函数接口。