（本文編譯自SemiWiki）

在探討數字信號處理器（DSP）面臨的瓶頸時，人們的目光往往聚焦于計算吞吐量 —— 每秒的乘累加運算（MAC）次數、向量單元的寬度，以及時鐘運行頻率。然而，與專注于全天候語音處理、雷達系統或低功耗視覺應用的嵌入式人工智能工程師深入交流后，你會發現一個常被忽視的關鍵問題：內存停頓才是真正的 “隱形殺手”。

在當下的邊緣人工智能與信號處理工作負載場景中，數字信號處理器需要在極為嚴苛的功耗與時間預算約束下，完成推理、濾波和數據轉換等復雜任務。盡管計算核心不斷迭代升級，邊緣計算也致力于拉近計算引擎與內存之間的距離，但工具鏈的進步卻未能徹底解決內存領域的困境。內存讀寫速度依舊難以滿足需求，而矛盾的核心并非內存性能本身存在缺陷，而是數據無法在關鍵節點及時抵達計算單元，成為阻礙系統高效運行的主要障礙 。

為什么數字信號處理器會受延遲問題困擾

相較于通用中央處理器（CPU），嵌入式人工智能領域所采用的數字信號處理器，大多依賴不可緩存的內存區域，諸如本地緩沖區、暫存器，以及具備確定性的緊密耦合內存（TCM）。這一設計考量極具合理性：對于實時系統而言，緩存未命中引發的不確定性，或是非確定性延遲帶來的風險，均是難以承受之重。然而，這種架構也存在弊端 —— 每一次內存訪問都必須精準匹配確切的加載延遲，稍有偏差，處理器流水線便會陷入停滯。

實際應用中，當處理器處理頻譜圖解析、卷積窗口運算或波束形成序列時，一旦數據無法按時抵達，整個處理流程將瞬間中斷。乘累加單元被迫閑置，任務延遲持續疊加，不僅運算效率大幅降低，功耗也在等待中被白白消耗，嚴重影響系統整體性能。

引入預測性加載處理

試想，若數字信號處理器能夠識別出數據訪問模式，精準識別循環體以固定步長讀取內存的規律——例如每隔4個地址提取一個數據，并提前啟動“深度預取”機制，讓數據在實際加載指令下達前便已就位。如此一來，內存停頓與流水線氣泡將不復存在，指令執行全程流暢無阻。

這正是傳統預取模型或基于步長的流式傳輸技術所追求的目標。盡管這些技術已被廣泛應用且成效顯著，但它們并非本文探討的核心。

一項突破性的預測性加載處理技術正以全新范式顛覆傳統認知。這絕非簡單的預取技術升級，而是一場根本性的技術革新。與傳統方法致力于預測下一個訪問地址不同，預測性加載處理另辟蹊徑，將核心焦點鎖定在內存訪問的時間維度，即精確預估每次數據獲取所需的時長。

這項技術通過持續追蹤歷史加載操作的延遲數據，無論是靜態隨機存取存儲器（SRAM）、緩存旁路操作，還是動態隨機存取存儲器（DRAM）的訪問，精準掌握各個存儲區域內存請求的常規響應時長。中央處理器（CPU）無需提前預發加載指令，而是維持常規運行節奏。將延遲預測應用于向量運算方面，依據預測的時間精準調度操作執行，使處理器能夠在不改變指令流的情況下適應內存的時間安排。這種機制既非依賴推測性預判，也不存在額外風險，以保守穩健的策略完美契合確定性數字信號處理器（DSP）的流水線架構。特別是在處理存儲于動態隨機存取存儲器（DRAM）的大型人工智能模型，或是頻繁讀寫臨時緩沖區時，由于這類場景下延遲雖穩定卻相對漫長，該技術的優勢得以充分彰顯。

這種區別至關重要。我們不僅僅是在進行更智能的預取操作，而是在讓處理器具備感知延遲和自適應時間安排的能力，即使在存在或不存在傳統緩存或步長模式的情況下也是如此。

當將預測性加載處理集成到通用數字信號處理器流水線中時，它能立即帶來可衡量的性能提升和功耗降低。下表展示了在典型的人工智能/數字信號處理器場景中的表現。這些數據反映了在以下工作負載中的預期效能：

• 對圖像塊進行卷積操作

• 滑動快速傅里葉變換（FFT）窗口操作

• 對量化輸入進行人工智能模型推理

• 對流式傳感器數據進行濾波或解碼

最小代價，最大影響

預測性加載處理的一大核心優勢在于其非侵入特性。這項技術無需復雜的深度重排序邏輯、緩存控制器，也不依賴繁重的推測機制，能夠以靈活方式融入眾多數字信號處理器（DSP）。無論是作為專用邏輯模塊，還是借助編譯器輔助的預取標簽，它均可無縫嵌入指令分發或加載解碼階段。尤為重要的是，其確定性運行模式完全契合功能安全標準，包括國際標準化組織（ISO）制定的26262標準，這使其在汽車雷達、醫療診斷和工業控制系統等對安全性要求極高的領域具備獨特適配性。

重新審視人工智能數據流水線

預測性加載處理揭示了一個重要趨勢：提升運算效率，不僅在于強化數學計算能力，更在于確保數據能及時就緒。隨著處理器速度與內存延遲之間的差距 —— 即 “內存墻”—— 持續擴大，未來高效的處理器架構將不再單純追求更快的核心運算速度。相反，它們將依賴更智能的數據傳輸路徑，實現信息的精準適時供給，從而消除導致高性能中央處理器（CPU）閑置的關鍵瓶頸。在數字信號處理器日益成為邊緣人工智能運算主力的當下，我們堅信預測性加載處理將成為下一代信號處理核心的標志性技術特征。

畢竟，在數據處理領域，有時決定系統性能的關鍵并非時鐘速度，而是數據的響應時延。