Arm Helium技術誕生的由來 為何不直接采用Neon？

經過 Arm 研究團隊多年的不懈努力，Arm 于 2019 年推出了適用于 Armv8?M 架構的 Arm Cortex-M 矢量擴展技術 (MVE)——Arm Helium 技術。起初，當我們面臨 Cortex?M 處理器的數字信號處理 (DSP) 性能亟待提升的需求時，我們首先想到的是采用現有的 Neon 技術。

然而，面對典型的 Cortex?M 應用的面積限制條件下又需要支持多個性能的需求，意味著我們仍需從頭開始。作為一種較輕的惰性氣體，以氦氣 (Helium) 作為研究項目的名稱似乎再合適不過了。該研究項目主要針對中端處理器，旨在實現數據路徑寬度增加兩倍的情況下將性能提高四倍，而這正與氦氣的原子量 (4) 和原子序數 (2) 不謀而合。

最終，在許多數字信號處理 (DSP) 和機器學習 (ML) 內核上，我們成功地實現了提升四倍的目標。毋庸置疑，“Helium” 已經深入人心，成為 Cortex-M 處理器系列 MVE 的品牌名。

要想打造具備良好 DSP 性能的處理器，主要關鍵在于可為其提供足夠的數據處理帶寬。在 Cortex?A 處理器上，128 位 Neon 負載可以輕松地從數據緩存中直接提取。

但是，Cortex?M 處理器通常沒有緩存，而是使用低延遲靜態隨機存取存儲器 (SRAM) 作為主內存。對于許多系統來說，無法將 SRAM 路徑（通常只有 32 位）拓寬到 128 位，因此導致面臨內存操作停滯長達四個周期的可能性。同樣，乘加 (MAC) 指令中使用的乘法器需要很大的面積，在小型 Cortex?M 處理器上使用四個 32 位乘法器是不切實際的。

就面積限制層面而言，最小的 Cortex-M 處理器與能夠亂序執行指令且功能強大的 Cortex?A 處理器的大小可能相差幾個數量級。因此，在創建 M 系列架構時，我們必須認真考慮充分利用每一個 gate。

為了充分利用現有硬件，我們需要確保高成本資源（如通往內存的連接和乘法器）在每個周期都保持同時繁忙的狀態。在高性能處理器（如 Cortex?M7）上，可以通過矢量 MAC 雙發射來達成這一目標。

此外，還有一個重要的目標，即在一系列不同的產品上提高 DSP 性能，而不僅局限于高端產品上。想要解決以上這些問題，需要借鑒參考幾十年前的矢量鏈理念中的一些技術。

上圖顯示了在四個時鐘周期內交替執行的矢量負載 (VLDR) 和矢量 MAC (VMLA) 指令序列。這需要 128 位寬的內存帶寬和四個 MAC 塊，并且它們有一半時間處于空閑狀態?？梢钥吹?，每條 128 位寬的指令被分成大小相等的四個片段，MVE 架構稱之為“節拍”（標為 A 至 D）。無論元素大小如何，這些節拍始終是 32 位計算值，因此一個節拍可以包含一個 32 位 MAC，或四個 8 位 MAC。由于負載和 MAC 硬件是分開的，這些節拍的執行可以重疊，如下圖所示。

即使 VLDR 加載的值被隨后的 VMLA 使用，指令仍可以重疊。這是因為 VMLA 的節拍 A 只依賴于上一個周期發生的 VLDR 的節拍 A，因此節拍 A 和 B 與節拍 C 和 D 便會自然重疊。在這個例子中，我們可以獲得與 128 位數據帶寬處理器相同的性能，但硬件數量只有后者的一半?！肮澟氖健眻绦械母拍羁梢愿咝У貙嵤┒鄠€性能點。例如，下圖顯示了只有 32 位數據帶寬的處理器如何處理相同的指令。這一點充滿吸引力，因為它能使單發射標量處理器的性能翻倍（在八個周期內對八個 32 位值加載和執行 MAC），但卻沒有雙發射標量指令那樣的面積和功耗需求。

MVE 支持擴展到每周期四拍的實現方式，此時節拍式執行將簡化為更傳統的 SIMD 方法。這有助于在高性能處理器上保持可控的實現復雜度。

節拍式執行聽起來很不錯，但也會給架構的其他部分帶來一些值得關注的挑戰。

由于多條部分執行的指令可以同時運行，因此中斷和故障處理可能會變得相當復雜。例如，如果上圖中 VLDR 的節拍 D 出現故障，通常情況下，實施必須回滾 VMLA 的節拍 A 在上一周期對寄存器文件的寫入。我們的理念是讓每個 gate 都物盡其用，而在回滾的情況下緩沖舊數據值與這一理念相悖。

為了避免這種情況，處理器會針對異常情況存儲一個特殊的 ECI 值，用于指示已經執行了后續指令的哪些節拍。在異常返回時，處理器便以此來確定要跳過哪些節拍。能夠快速跳出指令而無需回滾或等待指令完成，基于此保持 Cortex-M 具備的快速和確定性中斷處理能力。

如果指令會跨越節拍邊界，我們又會遇到時間跨越問題。這種交叉行為通常出現在拓寬/縮窄運算中。Neon 架構中的 VMLAL 指令就是一個典型的例子，它可以將 32 位值矢量乘加到 64 位累加器中。遺憾的是，為了保持乘法器輸出的完整范圍，通常需要進行這類拓寬運算。MVE 使用通用的 “R” 寄存器文件來處理累加器，從而解決了這一問題。

此外，這樣還減少了對矢量寄存器的寄存壓力，使 MVE 只需使用 Neon 架構中一半的矢量寄存器就能獲得良好的性能。在矢量架構中，通常不會像 MVE 一樣廣泛使用通用的寄存器文件，因為寄存器文件往往與矢量單元相距甚遠。在亂序執行指令的高性能處理器上尤為如此，因為物理距離過大會限制性能。不過，正因如此，我們恰恰能夠將典型 Cortex?M 處理器的較小規模特性轉化為我們的優勢。

為確保重疊執行達到良好的平衡且無停滯，每條指令都應嚴格描述 128 位的工作，不能多也不能少。由此也會帶來一些挑戰。

憑借研究員們辛勤不懈的努力，以及充分參考架構書籍中所涉的所有內容，MVE 成功地將一些非?？量痰墓?、面積和中斷延遲限制轉化為優勢。

審核編輯：劉清