摘要
本发明提出一种基于RISC‑V指令集的向量访存优化系统,旨在提升深度学习和大模型应用中的访存性能。通过设计数据预取器和缓存(Cache)调度器,实现对向量访存指令的优化。具体包括:设计连续地址预取器、跨步地址预取器和间接地址预取器,提前加载数据以减少处理器等待时间;设计Cache地址映射规则和基于预测的Cache替换策略,优化向量数据的空间占用和长期占用问题。
技术关键词
访存指令
地址映射算法
处理器
数据预取方法
调度器
链表
策略
切片
访问存储器
队列
计数器
模式
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