【E問E答】設(shè)計自己專用處理器該怎么完成？

　　做芯片設(shè)計的各位,在某個時刻,你也許會產(chǎn)生一個想法,“為什么不自己設(shè)計一個處理器呢?”或許是手頭的處理器并不好用;或許是想用的處理器貴的離譜;或許是你希望做出差異化的產(chǎn)品;又或者僅僅因為它是個誘人的挑戰(zhàn),你想嘗試一下...既然如此,我很高興能和你討論一下怎么完成這個任務。

　　交付物

　　我們先從結(jié)果說起,也就是這項任務的最終交付物。這里不妨參考ARM處理器核的deliverables。當然,如果只是一個自己用的專用處理器,不一定要有這么完整的交付物。

　　硬件:主要是處理器相關(guān)的RTL代碼,驗證環(huán)境,EDA工具的腳本,文檔等等。

　　工具:主要包括編譯工具(compiler),調(diào)試工具(debugger),仿真工具(simulator)和性能分析工具(profiler)。下圖是ARM的編譯工具的例子,主要包括armclang(C編譯器),armasm(匯編器),armlink(鏈接器)和fromelf(image工具)。

　　仿真工具一般至少包括一個指令仿真器 instruction set simulator (ISS),做的好的有cycle-accurate ISS。

　　模型:此外,現(xiàn)在一般的處理器IP還會提供一些處理器的模型來支持系統(tǒng)級設(shè)計,比如用于虛擬平臺(virtual platform的處理器model。虛擬平臺可以在沒有硬件的情況下支持軟件開發(fā),它可以模擬一個完整的芯片或者一個硬件板卡,比如ARM的Fixed Virtual Platform (FVP)。而專用的處理器模型(比如ARM的Fast Model)是虛擬平臺的重要組成部分,和總線模型以及其它IP模型一起模擬系統(tǒng)的功能。

　　在上述交付物中,紅色為必不可少的內(nèi)容。即使你做的專用處理器功能簡單,沒有這幾部分它也幾乎是無法正常使用的。當然,你可以說,我不需要ISS做指令驗證,不需要debugger做調(diào)試,不需要C編譯器而只用匯編,我也只能“呵呵”了。

　　看到這一大堆工作,如果你沒有膽怯,而是覺得很有意思。那么我也很愿意給你點幫助,看看是不是可以把你的想法變成現(xiàn)實。其實方法也很簡單 — 自己做不了就找“別人”幫忙唄。

　　具體來說,根據(jù)你的預算情況,可以分為“窮”和“富”兩種玩法。我先說說有錢的玩法吧。

　　富玩法

　　其實,不止你一個人想做專用處理器,很多大公司也有這樣的需求。所以,就有人為這種需求專門提供了解決方案,比如Synopsys的ASIP-designer工具和Cadence的Xtensa可擴展處理器(參見Cadence(Tensilica)的可定制處理器),都是為了滿足定制處理器的需求而設(shè)計的。

　　其中Cadence的可擴展處理器是在一個基礎(chǔ)處理器上給你提供了配置(configure)和擴展(extension)的方法和工具。它提供的功能可以通過下圖感受一下。

　　這套工具的輸入包括三個部分:1)一個處理器模板(Processor Template);2)用戶配置(Configuratoin Options);3)定制的指令(Custom Instructions)。最簡單的情況,你只要選一個處理器模板扔給工具就可以了。如果這個不能滿足要求,那么你可能要做一些配置。這個也很簡單,基本是菜單選擇。最有技術(shù)含量的是第三種情況,你要設(shè)計一些定制的指令。有了這些輸入,剩下的事情就都交給工具了。我們在第一節(jié)說的那些交付物,都可以自動生成。

　　那么我們怎么知道要不要自己定制指令呢?工具也提供了方法。首先,輸入你的算法程序輸入,經(jīng)過編譯,進行仿真和profiling,得到性能評估的結(jié)果。然后判斷是否滿足需求。答案是NO的話,就嘗試更新Configuration;如果還是不行,再嘗試定制指令的方法,直到滿意為止。由于工具幫助你做了大部分工作,這個迭代的過程(也可以看作是Design Space Exploration)會非?？?。

　　為了實現(xiàn)定制指令(對原有指令集進行擴展),Cadence(Tensilica)設(shè)計了一種專用的描述語言:Tensilica Instruction Extension (TIE) language。由于Xtensa處理器有一個基本的架構(gòu)模板,使用TIE語言對它進行擴展是有一定的限制,不是說你想做的指令和架構(gòu)改動都能夠?qū)崿F(xiàn)。

　　Synopsys提供的工具直接就叫ASIP designer,ASIP(Application-Specific Processor)專用處理器設(shè)計工具。和Tensilica的可擴展處理器不同,ASIP designer支持從零開始設(shè)計和實現(xiàn)一個專用處理器。相應的,它比Tensilica可擴展處理器有更高的靈活性。你可以非常自由的設(shè)計指令集和微結(jié)構(gòu),覆蓋從Extensible processor,到Application-specific uP/DSP,到Programmable datapath這樣一個更大的架構(gòu)空間,如下圖所示。這里也可以看出,這個工具的目標并不是設(shè)計通用處理器。

　　下圖是這個工具完整的方法學。

　　它的輸入就是兩個,算法(C/C++代碼)和處理器模型(Processor Model),輸出則是一個處理器相關(guān)的所有設(shè)計和工具鏈。從輸入到輸出的過程同樣是自動化完成的。當然,這個過程并不像看起來那么簡單,處理器建模的門檻不低。而且,工具賦予你的靈活性越高,掌握這種工具的門檻也越高。ASIP designer的處理器建模需要使用一種專門的語言,即nML,對處理器的指令集和架構(gòu)進行高層次建模;此外還需要很多和編譯器相關(guān)的設(shè)計,(具體的信息大家可以訪問synopsys網(wǎng)站)。所以,即使你能買得起,要玩好這套工具,還得具備兩個條件:第一,是你必須熟悉處理器架構(gòu)和編譯方面知識;第二,是要學習這套建模語言和工具。

　　總的來說,如果你有專用處理器設(shè)計的需求,足夠的資金和學習的耐心,可以考慮引入這類輔助設(shè)計工具。在經(jīng)歷過一定的學習周期后,你不僅可以完成一個設(shè)計,還能獲得快速、高效設(shè)計處理器的能力。

　　窮玩法

　　看了上面的介紹,你是不是也對“自動”設(shè)計專用處理器的方法很眼饞呢?可惜,你可能沒有足夠的資金來購買這樣的工具,或者是你的目標收益還不值得做出這樣的投資。這種情況下,我建議你從開源的處理器(或者指令集)開始做你自己的專用處理器。其實這也算是廢話吧。所以還是得給個具體的例子,假設(shè)你想在RSIC-V的基礎(chǔ)上做定制處理器。RSIC-V是現(xiàn)在一個相對成熟的開源處理器指令,已經(jīng)有很多相關(guān)實現(xiàn)和非常活躍的社區(qū)。相信大家都聽說過,就不科普了。這里得說明一下,我并沒有對RISC-V進行過深入的研究和嘗試,以下的說法基本上是紙上談兵,不對的地方請大家批評指正。

　　首先,你要好好學習一下RISC-V指令集手冊中的“Chapter 10 Extending RISC-V”,這里明確介紹了給RISC-V指令集增加指令的規(guī)則。

　　第二,在現(xiàn)有的RISC-V的硬件實現(xiàn)基礎(chǔ)上,增加新指令對應的硬件?？赡苄枰黾訉Ｓ玫募拇嫫?運算單元,pipeline寄存器,控制信號等等。或者,你可以按照新的指令集(假設(shè)叫“RISC-V++ ISA”)自己做完整的硬件實現(xiàn)。其實我覺得第二種方法還更靠譜一點。很多時候,修改別人的東西,要比自己做困難的多。

　　第三,在RISC-V原有的工具鏈(比如GNU或者LLVM的編譯器)基礎(chǔ)上做出修改,支持新的指令。相對來說,這項工作是有比較完善的規(guī)則的,只要按照編譯工具的規(guī)則就可以把新增的指令加進去。當然,如果你增加的指令比較特殊,比如是向量操作,那么工具鏈的設(shè)計會困難很多。這種情況下的一個選擇是在高級程序語言的編譯器中不增加對新指令的支持,這些新的指令以匯編或者intrinsic的方法實現(xiàn)。

　　最后,這套方法是不是也能支持在第二節(jié)中所說的快速design space exploration呢?基本的思路也是差不多的。你可以先用基本指令集來仿真你的算法;根據(jù)profiling的結(jié)果(比如性能指標,指令效率,code size等)考慮對指令集進行的修改;然后更新相應的硬件實現(xiàn)和工具鏈,再編譯和仿真你的算法,并不斷迭代。現(xiàn)在你實現(xiàn)這個過程沒有自動化工具的幫忙,可能需要更長的時間才能完成,特別是需要對功耗面積等implementation結(jié)果進行優(yōu)化的情況。當然,如果現(xiàn)在RSIC-V的生態(tài)中已經(jīng)有了輔助設(shè)計工具,那么可能情況會輕松一些。

　　這種方法看起來行的通,不過中間的坑非常多,要求你對基礎(chǔ)處理器(比如RISC-V)非常熟悉。適合那些已經(jīng)完整的做過RISC-V實現(xiàn)的玩家嘗試。否則,也許有的坑你根本過不去。

　　最后,我寫這篇文章并不是想鼓勵大家都自己做專用處理器,而是希望大家清楚做這件事情要付出的代價。