對DMA的理解和認(rèn)識

本文選自極術(shù)專欄“IC設(shè)計”，作者芯工阿文，授權(quán)轉(zhuǎn)自微信公眾號芯工阿文，本篇主要講述對DMA的理解和認(rèn)識。

這些天有個想法，在數(shù)字芯片設(shè)計中，很多模塊都可以近似為DMA模型，包括CPU?；谠撓敕ㄟM(jìn)行擴(kuò)展，一些復(fù)雜的模塊可以變得稍微容易理解。

首先描述一下什么是DMA，Direct Memory Access，字面意思就是直接內(nèi)存訪問。個人認(rèn)為這個名詞應(yīng)該是從軟件視角進(jìn)行定義的。實際上，DMA完成的工作，無非就是從一個接口讀取數(shù)據(jù)，再發(fā)送至另外一個接口，也就是對應(yīng)著一讀一寫。從硬件角度來看，這個是很常規(guī)的操作，但在軟件看來，可以將大量的操作卸載到DMA，從而將CPU釋放出來做更多的事情。所以DMA實際完成的工作也就是數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移，基于轉(zhuǎn)移的兩個方向之間的差異和特征，從而帶來各種收益。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移，簡單來說有3個要素，源地址、目的地址和數(shù)據(jù)長度。一般來說，DMA的實現(xiàn)有兩種方式，一是Direct DMA，另一個是鏈表DMA。Direct DMA就是通過寄存器讀寫的方式直接配置上述的3個要素；鏈表DMA就是將保存上述3要素的描述符存放于內(nèi)存，再將其地址信息配置至DMA，啟動DMA后，解析描述符后做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。

鏈表DMA的處理流程近似如下：

1）根據(jù)配置信息啟動描述符讀取操作，解析描述符；

2）基于描述信息，獲取源地址和數(shù)據(jù)長度，啟動數(shù)據(jù)讀取操作；

3）讀取數(shù)據(jù)返回后，再將數(shù)據(jù)發(fā)送至目的地址，完成后告知狀態(tài)。

以此進(jìn)行擴(kuò)展，比如讀取數(shù)據(jù)返回后，做各種運(yùn)算，再將結(jié)果發(fā)送至目的地址，不少加速計算模塊均是基于該思路進(jìn)行處理的。再比如描述符讀取做一些處理，支持多樣化的描述符，或者描述符再嵌套描述符，等等。

個人認(rèn)為，在SOC芯片內(nèi)的幾乎所有計算模塊，均可以基于DMA的模型進(jìn)行理解，再以此進(jìn)行擴(kuò)展開發(fā)，包括CPU。

再來看一下CPU是如何工作的，沒有深入了解CPU的結(jié)構(gòu)，僅僅知道大概，如有錯誤，請輕噴。首先，CPU基于起始地址，從該地址讀取指令，再執(zhí)行。一般來說，執(zhí)行指令會伴隨著數(shù)據(jù)讀取，也就是LOAD，將數(shù)據(jù)搬運(yùn)過來之后，再對數(shù)據(jù)做各種運(yùn)算，完成后再將數(shù)據(jù)放回去，對應(yīng)著STORE。這個過程是否跟DMA搬運(yùn)數(shù)據(jù)非常類似？如下是對應(yīng)關(guān)系。

圖1

兩者之間有非常近似的對應(yīng)關(guān)系，基本原理是一樣的，只是在具體實現(xiàn)過程中，存在較大的差異。如描述符，對于DMA，僅有有限的幾個格式，不同實現(xiàn)有不同的指令格式，對于CPU，指令集就相當(dāng)于描述符，類型很多，不同架構(gòu)有不同的指令集，由此也會引入很多問題，其復(fù)雜度是DMA的很多很多倍，如CPU需要Cache，但是從沒聽說過DMA需要使用Cache。

還有一個明顯差別，CPU有計算邏輯ALU，通常來說，DMA將數(shù)據(jù)從源地址搬回來后，就直接寫到目的地址。這里再換個思路，如果在這兩者中間，加入一點計算邏輯，比如壓縮解壓縮、編解碼等等，是否與很多硬件加速器的架構(gòu)基本是一致的？

可以看到，CPU和DMA之間，差不多就是兩個極端。CPU是屬于general purpose，DMA是目的性非常強(qiáng)的設(shè)計。在這中間取一個點，是否就可以對應(yīng)GPU、AI、DSA等等場景？

前一段時間想做點事情，設(shè)計一個DMA，但在數(shù)據(jù)讀取和寫入之間開放一個接口，在這接口之內(nèi)做一些計算邏輯，以此針對各種具體的數(shù)據(jù)計算場景，基于需求進(jìn)行設(shè)計。也就是說，將這個DMA作為一個平臺，基于該平臺做后續(xù)的二次開發(fā)。但是，在梳理上述的概念之后，發(fā)現(xiàn)其實現(xiàn)在已經(jīng)有類似的東西，也就是RISC-V。該指令集是完全開放的，當(dāng)前也有各種各樣的開源代碼，有Verilog實現(xiàn)的，還有chisel，也有spinalHDL，完全可以基于這些代碼做針對需求場景的二次開發(fā)，而且可以從更小的數(shù)據(jù)粒度進(jìn)行操控。