1
Портируем ML на RISC-V: как не потерять производительность
Главная боль современного ML — это не слабые чипы, а бесконечная беготня данных между процессором и ускорителем. Пока информация стоит в пробке на шине, производительность тает. RISC-V решает эту проблему радикально, собирая всё на одном кристалле, но новой архитектуре жизненно необходима поддержка софта.
Задача оказалась со звёздочкой: взять фундаментальную библиотеку Eigen и подружить её с векторными расширениями RVV. Получилось не просто портировать код, а добиться серьёзного ускорения матричных операций «малой кровью», не переписывая ядро фреймворков.
Посмотрим, как выжимают максимум из нового железа.