Page 75 - 《软件学报》2026年第6期

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入生成策略 [23] ; 梯度模糊测试利用反向传播等算法计算的梯度等反馈信息生成对抗性扰动, 专门用于测试算子在
边界条件下的数值稳定性 [8] ; 基于变形关系的测试方法通过数学等价变换生成满足特定性质的测试用例, 这种方
法特别适用于具有明确数学定义的算子测试 [21] . 变异方法应用环节通过系统性的输入变换操作扩展测试用例的
覆盖范围, 是提升算子测试效果的关键技术. 现有方法采用张量形状变异、数值范围修改、边界值测试、类型转
换、内存布局变化和组合变换等策略来系统性地探索输入参数空间 [9] .
算子执行环节负责在多种计算环境中运行测试用例并收集执行结果, 是验证算子跨平台一致性的重要阶段.
现有方法支持跨框架验证能力, 能够在 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架上并行执行相同测试用例, 通
过对比不同框架的执行结果来发现实现差异和潜在错误 [31,32] . 精度评估是验证算子数值正确性的关键环节, 现有
方法建立了多维度的精度指标评估体系, 包括统计误差分布特征分析、变形关系违反检测和形式化验证技术的应
用 [21] . 差分测试作为算子测试流程的核心验证手段, 通过比较不同实现或不同配置下的算子执行结果来识别潜在
的功能异常和实现不一致性. 现有方法一般通过跨框架的输出差异分析来检测算子的实现不一致性和兼容性问题 [32] .
然而, 现有算子测试方法主要针对资源丰富的 x86 和 ARM 架构设计, 在面对 RISC-V 等新兴架构时暴露出明
显的局限性.
1.2 面向 RISC-V 架构的深度学习算子部署

RISC-V 架构作为开源指令集架构, 凭借其模块化设计、可扩展性和无专利限制等优势, 正在成为边缘计算和
物联网领域的重要选择 [33] . 然而, 在 RISC-V 架构上部署深度学习算子面临着与成熟 x86 和 ARM 生态系统截然
不同的技术挑战和部署要求. 深度学习算子在 RISC-V 架构上的部署不仅需要解决基本的功能移植问题, 更需要
应对指令集差异、编译工具链不成熟、硬件资源限制和性能优化等多方面的技术难题.
在 RISC-V 架构上部署深度学习算子通常采用静态交叉编译的方式, 这一部署流程与传统架构存在显著差异.
首先, 算子源代码需要通过 RISC-V 工具链进行交叉编译, 将针对 x86 或 ARM 架构编写的算子代码转换为 RISC-V
机器码. 由于 RISC-V 生态系统的相对不成熟, 这一过程经常遇到编译器优化不足、运行时库缺失和依赖项不兼
容等问题 [34] . 其次, 编译生成的可执行文件需要进行静态链接, 将所有依赖库打包到单一的可执行文件中, 以避免
运行时的动态链接问题. 这种静态编译方式虽然简化了部署复杂度, 但也带来了代码体积膨胀、内存占用增加和
优化机会减少等副作用 [35] . 算子部署过程中还需要考虑 RISC-V 架构的多种配置变体对部署策略的影响. RISC-V
指令集采用模块化设计, 基础指令集 RV32I/RV64I 可以通过添加扩展模块 (如 M 扩展用于乘除法、F 扩展用于单
精度浮点、D 扩展用于双精度浮点、V 扩展用于向量操作等) 来增强功能 [36] . 不同的 RISC-V 实现可能支持不同
的扩展组合, 这要求算子部署时必须根据目标硬件的具体配置选择合适的编译选项和优化策略. 特别是对于数值
密集型的深度学习算子, 浮点扩展和向量扩展的支持情况直接影响算子的性能表现和实现方式.
RISC-V 架构的精简指令集设计理念对深度学习算子的功能实现和性能表现产生了深远影响. 在功能层面,
RISC-V 采用固定长度的简单指令, 复杂的数学运算需要通过多条基础指令的组合来实现. 深度学习中常见的矩阵
乘法、卷积运算等计算密集型操作需要执行更多的指令才能完成相同的计算任务 [37] , 这不仅影响执行效率, 也增
加了指令缓存的压力. 浮点运算支持的差异进一步影响算子功能, RISC-V 的浮点扩展在处理特殊数值和舍入模式
时的行为可能与其他架构不完全一致, 影响深度学习算子的数值精度和结果一致性 [38] .
在性能层面, RISC-V 架构的内存层次结构对算子性能具有决定性影响. 典型的 RISC-V 处理器采用相对简单
的缓存层次结构, L1 缓存容量通常在数十 KB 级别, L2 缓存容量在数百 KB 到数 MB 范围内, 远小于现代 x86 和
ARM 处理器的多级缓存体系 [39] . 深度学习算子中的大规模张量操作对内存带宽和缓存效率要求极高, 有限的缓
存容量可能导致频繁的缓存未命中, 严重影响算子执行性能 [40] . 同时, RISC-V 处理器通常采用相对简单的流水线
设计, 分支预测和乱序执行能力有限 [41,42] , 在处理具有复杂控制流的算子时可能成为性能瓶颈.
总体而言, RISC-V 架构的深度学习算子部署是一个涉及指令集特性、编译优化、资源管理和性能调优等多
个方面的复杂系统工程. 成功的算子部署不仅需要解决基本的功能移植问题, 更需要针对 RISC-V 架构的独特特
征进行深度优化和适配. 这些挑战使得传统的深度学习算子测试方法在 RISC-V 架构上暴露出明显的局限性, 迫