RISC-V BOOM处理器中Load-Load顺序执行问题的分析与优化
引言
在现代超标量乱序执行处理器设计中,内存访问顺序的正确性保障是至关重要的设计难点。RISC-V BOOM作为一款开源的高性能乱序执行处理器实现,在处理Load-Load顺序执行时存在一个值得关注的设计问题。本文将深入分析该问题的技术细节、产生原因以及可能的优化方案。
问题现象
在BOOM处理器的性能分析过程中,研究人员发现当循环执行Load-Store-Load操作序列且访问相同内存地址时,会出现显著的性能下降问题。具体表现为:
- 当较老的Load指令(如LDQ_4)已成功从Store Queue(STQ)获得数据转发时,其executed标志位未被正确设置
- 这导致系统错误地认为该Load指令仍在等待中
- 处理器持续发送kill_forward信号,取消对较新Load指令(如LDQ_6)的唤醒请求
- 较新的Load指令需要不断重试唤醒,直到较老的Load指令完成提交并离开LDQ
- 最终导致40-80个时钟周期的额外延迟,严重影响性能
技术背景
在乱序执行处理器中,Load-Store Queue(LSQ)负责管理内存操作的执行顺序。BOOM处理器采用以下机制确保内存顺序正确性:
- Load Queue(LDQ):跟踪所有正在执行的加载操作
- Store Queue(STQ):跟踪所有正在执行的存储操作
- 地址匹配与转发:当Load操作发现STQ中有相同地址的较新Store操作时,可直接从中获取数据
- 顺序保障:确保Load-Load、Load-Store和Store-Store的顺序符合RISC-V内存模型(RVWMO)要求
问题根源分析
通过深入研究BOOM处理器的源代码,发现问题出现在Load-Load顺序执行逻辑中。关键代码段如下:
when (!(l_executed && (l_succeeded || l_will_succeed))) {
s1_set_execute(lcam_ldq_idx(w)) := false.B
when (RegNext(dmem_req_fire(w) && !s0_kills(w)) && !fired_load_agen(w)) {
io.dmem.s1_kill(w) := true.B
}
kill_forward(w) := true.B
conflict_src(w) := i.U
}
问题具体表现为:
- 当较老的Load指令通过STQ转发成功获取数据时,其executed标志位未被设置为1
- 这使得条件判断
(l_executed && (l_succeeded || l_will_succeed))
无法满足 - 系统错误地触发kill_forward信号,阻止较新Load指令的执行
- 实际上,当较老Load已成功获取数据时,顺序要求已经满足,不应再阻止较新Load的执行
性能影响
该问题在特定工作负载下会导致严重的性能下降:
- 单次循环执行时间增加约26%
- 未完成指令堆积,填满重命名阶段的空闲列表
- 整体IPC显著降低
- 在密集内存访问场景下尤为明显
解决方案探讨
针对这一问题,研究人员提出了几种可能的解决方案:
方案一:修改条件判断逻辑
将原来的(l_executed && (l_succeeded || l_will_succeed))
修改为(l_executed || (l_succeeded || l_will_succeed))
。这一改动在测试中取得了26%的性能提升,但可能存在以下问题:
- 在Load miss场景下可能违反内存顺序
- 需要额外处理外部探测(probe)情况
方案二:仅检查成功标志
完全移除executed标志检查,仅依赖(l_succeeded || l_will_succeed)
。这种方案更直接,但需要确保:
- 所有成功转发的情况都能正确设置succeeded标志
- 不会引入新的顺序违规
方案三:增强转发条件判断
在原有基础上增加对Store顺序的判断:
(l_executed || l_succeeded) &&
!s1_executing_loads(i) &&
l_observed &&
!(l_forward_std_val && isOlder(lcam_uop.stq_idx, l_forward_stq_idx, stq_head))
这种方案更精细,但实现复杂度较高。
RISC-V内存模型考量
在评估解决方案时,必须考虑RISC-V弱内存顺序模型(RVWMO)的要求:
- PPO规则:特别是PPO-2关于Load-Load顺序的要求
- Store介入情况:当两个Load之间有Store时,Load重排序不应导致违反内存模型
- 探测处理:必须正确处理缓存一致性协议中的探测请求
实现建议
基于上述分析,建议采用以下优化方案:
- 修改条件判断为
(l_succeeded || l_will_succeed)
,完全移除executed标志依赖 - 确保所有转发成功路径都能正确设置succeeded标志
- 添加额外的断言检查,验证优化不会引入顺序违规
- 在转发逻辑中增加对Store顺序的判断,避免不必要的kill_forward
结论
RISC-V BOOM处理器中的Load-Load顺序执行问题展示了内存子系统设计中的微妙平衡。在保证正确性的前提下最大化性能需要仔细考量各种边界条件。本文提出的优化方案在保持RVWMO兼容性的同时,能够显著提升特定工作负载下的性能表现。这一案例也为处理器内存子系统设计提供了有价值的参考。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









