XiangShan – ओपन सोर्स हाई-परफॉर्मेंस RISC-V प्रोसेसर
(github.com/OpenXiangShan)-
XiangShan परियोजना परिचय
- XiangShan एक ओपन सोर्स परियोजना है जो उच्च-प्रदर्शन RISC-V प्रोसेसर विकसित करने के लिए बनाई गई है, और इसे चीनी विज्ञान अकादमी के Institute of Computing Technology तथा Fengqing Research Institute द्वारा आगे बढ़ाया जा रहा है।
- यह परियोजना chip development प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए विभिन्न tools को विकसित करने और उपयोग करने में Agile development methodology अपनाती है।
-
दस्तावेज़ और स्लाइड
- XiangShan-doc एक आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन रिपॉज़िटरी है, जिसमें design specification, technical slides और tutorials शामिल हैं।
- माइक्रो आर्किटेक्चर के दस्तावेज़ सार्वजनिक किए गए हैं; अधिक विवरण के लिए XiangShan-doc देखें।
-
प्रकाशन
- 2022 के MICRO में प्रस्तुत पेपर में XiangShan और Agile development methodology का उपयोग करके उच्च-प्रदर्शन RISC-V प्रोसेसर निर्माण का परिचय दिया गया।
- इस पेपर को उपलब्धता, कार्यक्षमता और पुनरुत्पादन से संबंधित सभी बैज/पुरस्कार मिले।
-
आर्किटेक्चर
- XiangShan की पहली स्थिर microarchitecture Yanqihu है, दूसरी Nanhu।
- वर्तमान में विकसित हो रहा संस्करण Kunminghu है, जो master branch पर चल रहा है।
-
सब-डायरेक्टरी ओवरव्यू
- मुख्य डायरेक्टरी में डिजाइन फाइलें, वर्चुअल डिवाइस, SoC wrapper, top-level modules, utility code और main design code शामिल हैं।
- scripts, floating-point units, L2/L3 cache, cosimulation framework और pre-built simulation images भी इसमें मौजूद हैं।
-
IDE समर्थन
make bspकमांड से BSP support.make ideaकमांड से IDEA support.
-
Verilog निर्माण
make verilogकमांड से Verilog code generate किया जा सकता है, और आउटपुट फाइलbuild/XSTop.vहोगी।
-
प्रोग्राम रन और सिमुलेशन
- पहले environment variables सेट करें, फिर
millइंस्टॉल करके प्रोजेक्ट को clone करें औरmake initसे submodule initialization करें। - Verilator इंस्टॉल करके
make emuकमांड से C++ simulator build करके run किया जा सकता है।
- पहले environment variables सेट करें, फिर
-
समस्या समाधान गाइड
- कई प्रमुख पेपरों ने XiangShan दस्तावेज़ को प्रेरित किया है, और भविष्य में और अधिक शैक्षणिक नवाचार होने की उम्मीद है।
1 टिप्पणियां
Hacker News टिप्पणी
Dockerfile का उपयोग करके सिमुलेशन रन किया जा सकता है। 64GB RAM की ज़रूरत पड़ी थी, जिसे मैंने 16GB RAM पर 48GB swap जोड़कर सॉल्व किया।
यह प्रोजेक्ट हाल के interest points को अच्छे तरीके से combine कर के दिलचस्प लग रहा है।
fused instructions सूची में कुछ अपेक्षित नहीं था।
यह प्रोजेक्ट एक academic project की तरह लगता है, इसलिए दिलचस्प है।
Chisel इस्तेमाल करने वाला एक और प्रोजेक्ट देखना अच्छा लगेगा।
XiangShan के 'Nanhu' architecture वाला एक commercial product मौजूद है।
"high performance" का मतलब क्या है, यह जिज्ञासु हूँ।
ओपन सोर्स स्ट्रैटेजी के बारे में जिज्ञासा है।
अच्छे काम के लिए शाबाश।
चीन AI, robotics और processors में काफी आगे बढ़ा है, और बहुत कुछ open source कर रहा है—यह सच में इम्प्रेसिव है।