芯片与系统集成 · Chips & System Integration

在不涉密的前提下，讨论如何理解国产芯片架构，以及如何将 CFD / CAE 求解器与自研芯片、 整机系统打通，实现软硬件协同设计。

1. 芯片架构理解（Chip Architecture Understanding）

理解芯片的计算单元、内存层次、带宽特性，是软硬件协同的基础。

• 1.1 计算阵列与核心 计算单元的组织方式、峰值算力、指令集特性。 不同计算单元适合的算子类型（矩阵-向量、多右端、多网格等）。
• 1.2 内存层次 片上缓存、片外内存、带宽与延迟特性。 如何通过数据布局和访存模式匹配内存层次。
• 1.3 通信与互联 芯片内部通信、多芯片互联、与 CPU 的接口。 通信开销对算法设计的影响。
• 1.4 功耗与热管理 功耗特性、热设计、性能-功耗权衡。 在工程应用中如何平衡性能和能效。

2. 算子映射（Operator Mapping）

不是所有算子都适合上芯片，需要识别哪些算子能获得显著加速，哪些应该留在 CPU 侧。

• 2.1 适合芯片的算子
  • 稀疏矩阵-向量乘（SpMV）：计算密集、访存模式规整。
  • 多右端线性系统求解：可以复用矩阵分解，提高利用率。
  • 多网格算子：V-cycle、W-cycle 中的矩阵运算。
  • 向量运算：点积、范数计算等基础操作。
• 2.2 不适合或需要权衡的算子
  • 不规则访存：某些稀疏矩阵格式、非结构化网格遍历。
  • 控制流复杂：条件分支多、递归算法。
  • 小规模计算：通信开销大于计算收益。
• 2.3 混合计算策略 如何划分 CPU 和芯片的计算任务，最小化数据传输开销。 流水线设计、异步计算、重叠通信与计算。

3. 数据布局（Data Layout）

• 3.1 稀疏矩阵存储格式
  • CSR、CSC、COO 等经典格式在芯片上的表现。
  • 自定义格式：针对特定芯片架构优化的存储方式。
  • 格式转换开销：何时值得做格式转换。
• 3.2 访存模式优化
  • 数据对齐、缓存行对齐。
  • 预取策略、数据预加载。
  • 减少随机访存，提高顺序访存比例。
• 3.3 内存管理 片上内存 vs 片外内存的使用策略。 内存池、零拷贝、数据复用等优化手段。

4. 系统集成（System Integration）

从 CFD 求解器到软硬件一体计算平台的接口设计与调度逻辑。

• 4.1 接口设计
  • API 设计：如何封装芯片功能，提供简洁的调用接口。
  • 数据接口：输入输出格式、数据校验、错误处理。
  • 异步接口：非阻塞调用、回调机制、事件驱动。
• 4.2 任务调度
  • 任务队列、优先级调度、负载均衡。
  • 多任务并发：如何管理多个芯片任务或芯片与 CPU 的混合任务。
  • 资源管理：内存、计算资源的分配与回收。
• 4.3 错误处理与容错 异常检测、降级策略、数据一致性保证。 在工程应用中如何保证系统的鲁棒性。
• 4.4 调试与性能分析 芯片侧的性能监控、瓶颈识别、调试工具链。 如何定位软硬件协同中的问题。

5. 性能对标（Performance Benchmarking）

• 5.1 加速比分析 与常规 CPU / GPU 的对比，不同算例规模下的加速效果。 如何客观评估芯片带来的性能提升。
• 5.2 能效分析 性能-功耗比、能效提升、成本效益分析。
• 5.3 规模扩展 多芯片扩展、大规模算例下的性能表现。 扩展性瓶颈与优化方向。
• 5.4 工程可用性 稳定性、可复现性、易用性等工程指标。 如何在性能与工程可用性之间平衡。

6. 我的实践（My Practice）

目前主要关注：

• 在国产自研芯片上部署 CFD 求解器的核心算子（稀疏矩阵求解、多网格等）。
• 软硬件协同设计：从算法层面配合芯片架构，优化数据布局和访存模式。
• 系统集成：设计接口和调度逻辑，将芯片加速无缝集成到现有求解器中。
• 性能优化与对标：在工程算例上验证加速效果和系统稳定性。

后续会在 项目案例 和 技术笔记 中， 逐步展开具体的部署经验、性能分析和优化策略。 注意：涉及芯片架构细节的内容会在不涉密的前提下进行讨论。