RISC-V RVV efficiency for ANN algorithms

在当今世界中，处理大量数据至关重要。高性能计算机的增长已经创造了对并行化的需求，特别是在诸如ANN（近似最近邻居）等机器学习算法领域。为了提高这些算法的速度，重要的是要针对特定的处理器架构进行优化。RISC-V（精简指令集计算机五）是现代处理器体系结构之一，具有称为RVV（RISC-V向量扩展）的矢量指令集。在机器学习算法中，广泛利用矢量扩展来改进处理庞大数据。本研究检查了将RVV应用于常用ANN算法的有效性。在确定主要瓶颈后，对算法进行了RISC-V适配并使用RVV进行了优化。此外，我们开发了一个参数化向量块的理论模型，并确定了平均最佳配置，当其他CPU参数固定时，展示了所研究的ANN算法的最高理论性能。

本文旨在研究如何将RISC-V的向量指令集RVV应用于ANN算法中，以提高算法的速度和效率。

本文通过将ANN算法适应于RISC-V并在识别主要瓶颈后进行RVV优化，探讨了将RVV应用于ANN算法的有效性，并开发了一个参数化向量块的理论模型，确定了最佳配置。

本文的实验设计是值得关注的亮点之一，使用了多个数据集，并在开源代码的基础上进行了实验。此外，本文的理论模型也是一个值得深入研究的方向。

最近的相关研究包括：“A Survey of RISC-V Architecture and Its Potential Use for Machine Learning Accelerators”和“Efficient Implementation of Neural Networks on RISC-V with Vector Extensions”。