AI大模型的热潮不断，预计未来十年，AGI时代即将到来。但目前支撑AI发展的GPU和AI专用芯片，都存在各种各样的问题。那么，在分析这些问题的基础上，我们能不能针对这些问题进行优化，重新定义一款能够支持未来十年AGI大模型的、足够灵活通用的、效率极高性能数量级提升的、单位算力成本非常低廉的、新的AI处理器类型？首先，分析场景的特点，做好软硬件划分；大核少核 or 小核众核；极致扩展性，多层次强化内联交互；AI芯片案例。

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指令级在inst.md文档中，这个指令级真的非常奇怪。分长指令（2Byte）和短指令（1Byte）也就罢了，mem竟然还限制每拍只能取1Byte数据，这导致长指令需要两拍才能取指完成。进一步的后果就是长指令需要5拍处理完成，短指令只需要4拍处理完成。以后基于这个结构可以再优化优化，继续当练手用的代码。模块数据流如下图所示，将获取到的角度进行一个8阶的FIR滤波，加速度进行一个2阶的IIR滤波，即可得到相对平滑一点的数据，然后经过Cordic算法进行姿态解算，即可得到roll和pitch角度，为了得到更加平滑一点的roll和pitch数据，这里将得到的角度再进行了一个1阶的均值滤波(本来使用的是3阶的均值滤波，但是相位延时有点大，所以修改为1阶的了)

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ARM生态在三者中最好，技术也成熟，在指令集授权上，ARM是相对严格的，迄今为止，还未有大陆厂商官宣买到了ARM V9授权，目前只买到ARM V8授权。即便可以继续用ARM V8授权，仍然无法摆脱ARM的钳制。RISC-V指令集开源，部分CPU核也开源，但大部分RISC-V CPU公司IP核要付费。RISC-V的优势是指令集数量少，开发门槛和开发成本相对较低，但缺点是现阶段的指令集只适合嵌入式，不太适合高性能场景。在CPU核心设计上，龙芯是国内唯一在IPC上追平英特尔13代酷睿CPU，是自主指令集，自研核心IP，自研CPU，自建软件生态，而且CPU单核性能国内顶尖，可谓是又红又专。当一些企业为了追逐短暂的市场优势，而去依附现成的主流生态，把自己的命运交托到西方科技公司手中时，龙芯选择了另起炉灶，独立自主，这是一条最为艰难的道路。

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AXI协议是一个点对点接口规范，而不是SoC互联总线协议。所以如果想要连接多个AXI Master和多个AXI Slave时，就需要实现互联总线结构。

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