ARM架构怎样设计才能在指令执行性能上超越X86架构？
ARM 如何在指令执行性能上超越 X86？这可不是件容易的事，毕竟 X86 凭借几十年的积累，已经拥有了非常深厚的性能根基。但 ARM 并非不可能，甚至在某些领域已经展现出其强大的潜力。要实现超越，ARM 需要在以下几个关键设计层面进行深入的打磨和创新：
一、指令集架构 (ISA) 的根本差异与 ARM 的优势再造
RISC vs. CISC 的基本理念： 这是 ARM 和 X86 最核心的区别。ARM 采用的是精简指令集 (RISC) 架构，指令数量少，格式统一，执行简单高效。而 X86 是复杂指令集 (CISC) 架构，指令功能强大但复杂，执行需要微码翻译，额外开销不少。
ARM 的机会： ARM 可以继续深化 RISC 的优势，通过更精炼的指令集，减少执行流水线中的分支预测错误和解码延迟。同时，ARM 可以更有针对性地引入一些“增强型”指令，并非回到 CISC 的复杂，而是为了在特定场景（如AI计算、多媒体处理）下提供更高的吞吐量和能效比，使其既保持 RISC 的效率，又具备一定的“特种部队”能力。
X86 的挑战： X86 要想提高性能，很大程度上依赖于其复杂的微码引擎和大量的重排序缓冲器 (ROB) 来隐藏指令的复杂性。这就像一个庞大但训练有素的军队，虽然有更多“重武器”，但调动起来更慢。ARM 可以通过更轻巧的指令集，让其“特种部队”（CPU核心）更快地响应和执行任务。
指令集效率与编码密度：
ARM 的改进方向： 虽然 RISC 的指令格式统一，但有时候为了表达复杂的操作，需要多个简单指令。ARM 可以通过更智能的指令编码，例如引入一些更“原子化”且常用的复合操作（但仍然保持 RISC 的简单模型），来提高编码密度，减少指令预取和指令缓存的压力。AArch64 的 64 位指令集在这方面已经做了很多优化，但还可以进一步探索。
X86 的劣势： X86 的指令编码变长且复杂，这不仅增加了解码器的复杂性，也对预取和缓存效率提出了更高要求。如果 ARM 能够在保持解码简单性的前提下，大幅提升编码密度，将显著降低指令获取的开销。
二、微架构设计的精细打磨：让每一个时钟周期都物尽其用
更强的乱序执行 (OutofOrder Execution) 和指令级并行 (ILP)：
ARM 的目标： 要超越 X86 的高性能，ARM 必须在乱序执行引擎上下苦功。这意味着更大的重排序缓冲器 (ROB)、更强的指令调度器、更丰富的重命名寄存器文件和更好的资源分配机制。
具体实现：
更宽的调度器和执行单元： 增加每个时钟周期内能被调度到执行单元的指令数量。
更深的重排序缓冲器 (ROB) 和更广的指令发布宽度： 允许更多指令同时进入乱序执行，并在它们完成时更有效地将结果写回。
优化的调度算法： 能够更智能地预测指令间的依赖关系，最大限度地利用各执行单元（ALU、FPU、LD/ST单元）的并行能力。
增强的加载/存储单元： 优化内存访问的乱序执行和预取能力，减少数据依赖造成的停顿。
更智能的分支预测： 分支预测是现代处理器性能的关键瓶颈之一。
ARM 的机会：
更强大的局部和全局历史分支预测器： 结合更多的分支历史信息来预测下一条分支的走向。
间接分支预测器和返回地址预测器 (RAS) 的强化： 提高函数调用和返回的准确性。
代码感知型分支预测： 理解代码的结构和模式，从而做出更精准的预测。
预测执行 (Speculative Execution) 的深化： 当预测错误时，能够更快速、更有效地回滚，并最大程度地利用已完成但可能无效的计算。
X86 的对比： X86 在分支预测方面已经非常成熟，但 ARM 可以通过引入更先进的算法或结合某些硬件加速特性来与之竞争，甚至在特定代码模式下超越。
缓存层次结构和预取机制的优化： 缓存是数据的“高速公路”，直接影响指令和数据的获取速度。
ARM 的方向：
更大、更智能的 L1/L2/L3 缓存： 增加缓存容量，降低命中延迟。
更先进的硬件预取器： 能够提前预测并加载即将需要的指令和数据，减少主内存访问。这包括指令流预取、数据流预取，甚至可以考虑 AI 辅助的预取。
更好的缓存一致性协议和延迟优化： 在多核和 NUMA 系统中，确保数据一致性的同时，降低跨核访问的延迟。
与 X86 的竞争： X86 在缓存和预取方面也是业界标杆，ARM 需要在缓存命中率、预取成功率和预取延迟方面不断突破。
向量指令集 (SIMD) 的进化： 向量处理是现代计算密集型任务的核心。
ARM 的优势与潜力： ARM 的 NEON 和 SVE (Scalable Vector Extension) 是其杀手锏。
SVE/SVE2 的通用性与灵活性： SVE 的可变向量长度特性允许软件根据硬件能力自动调整，避免了固定长度向量的低效填充或截断，尤其在科学计算、AI 推理等领域优势明显。
指令集功能的增强： ARM 可以持续增加更强大的向量指令，例如更高效的转置、洗牌、多精度计算、加密/解密加速指令等，进一步提升 SIMD 的计算密度和效率。
AI 加速指令的深度集成： 例如支持更高精度的矩阵乘法（如 FP16, BF16, INT8）、更优化的激活函数等，直接在向量单元中完成 AI 推理的关键计算。
X86 的应对： X86 也在不断推出 AVX512 等更强大的向量指令集。ARM 需要在 SVE 的通用性和性能密度上，以及针对 AI 等特定场景的指令集设计上找到差异化优势。
三、异构计算与多核协同：构建高效的“计算生态”
更强大的异构单元集成：
ARM 的策略： ARM 平台天生就擅长集成各种类型的处理器核心。要超越 X86 的高性能，ARM 需要在 CPU 核心的性能之外，大幅增强其集成的高性能 GPU、NPU (Neural Processing Unit)、DSP (Digital Signal Processor) 等协处理器的性能和互联效率。
关键点：
高性能 GPU 的集成与协同： 让 GPU 能够更顺畅地与 CPU 核心协同工作，例如通过更高效的内存共享和任务调度。
专用 AI 协处理器 (NPU) 的设计： 设计出比现有 X86 集成的 AI 加速器更强大、更节能的 NPU，能够独立或协同完成复杂的 AI 推理和训练任务。
指令集和数据流的无缝切换： 确保数据在不同处理器单元之间传递的延迟极低，并且指令集能够方便地在 CPU 和协处理器之间切换。
更精细的多核调度与协同：
ARM 的挑战： 随着核心数量的增加，如何让所有核心高效协同是一个难题。
优化的方向：
智能的功耗和性能管理： 根据任务负载动态调整核心频率、电压和核心的使用方式（例如大小核协同），以在性能和能效之间找到最佳平衡。
先进的缓存一致性和互联技术： 确保在大量核心并发访问数据时，缓存一致性不会成为瓶颈，并降低核心间的通信延迟。
操作系统层面的优化： 与操作系统紧密合作，优化线程调度、进程迁移等，使其能够充分利用 ARM 架构的特点。
四、能效比的极致追求：在性能之外的制胜之道
高性能不等于高功耗： ARM 的核心竞争力之一就是能效比。即使在追求极致性能时，也不能牺牲这一点。
动态电压和频率调节 (DVFS) 的精细化：
更优化的电源门控和时钟门控： 在不需要时关闭不使用的核心、单元或时钟，最大限度地降低漏电功耗。
架构层面的功耗优化： 例如更小的执行单元、更高效的解码器、更优化的内存控制器等。
指令集设计对能效的影响： 简单高效的指令集执行起来消耗的能量更少。例如，用一条 ARM 指令完成 X86 需要几条微码指令的任务，就能在能量消耗上节省不少。
五、生态系统的支持与软件优化
软件生态是关键： 即使硬件设计再优秀，没有软件的支持和优化，也难以发挥全部潜力。
编译器和工具链的进步： 优化编译器能够生成更高效的 ARM 代码，充分利用指令集特性和微架构的并行能力。
操作系统和应用程序的适配： 推动主流操作系统和高性能计算应用（如科学计算、游戏、AI框架）在 ARM 上的原生支持和深度优化。
开发者社区的建设： 吸引更多的开发者为 ARM 平台开发应用，形成良性循环。
总结来说，ARM 要在指令执行性能上超越 X86，并非一蹴而就。这需要其在 RISC ISA 的基础上，不断吸取现代处理器的先进设计理念，但又能巧妙地规避 CISC 的弊端。
关键在于：
深化指令集的效率和编码密度。
在乱序执行、分支预测、缓存和预取等方面，达到甚至超越 X86 的顶尖水平。
通过 SVE/SVE2 等向量指令和强大的异构计算单元，在特定领域建立压倒性优势。
在追求高性能的同时，始终将极致的能效比作为核心竞争力来打磨。
与软件生态系统协同发展，确保硬件的强大性能能够被充分发挥。
这是一个漫长而艰巨的挑战，但 ARM 凭借其灵活的授权模式和在移动市场的成功经验，已经为这种挑战奠定了坚实的基础。每一次架构的迭代，都是一次向性能巅峰的迈进。
一、指令集架构 (ISA) 的根本差异与 ARM 的优势再造
RISC vs. CISC 的基本理念： 这是 ARM 和 X86 最核心的区别。ARM 采用的是精简指令集 (RISC) 架构，指令数量少，格式统一，执行简单高效。而 X86 是复杂指令集 (CISC) 架构，指令功能强大但复杂，执行需要微码翻译，额外开销不少。
ARM 的机会： ARM 可以继续深化 RISC 的优势，通过更精炼的指令集，减少执行流水线中的分支预测错误和解码延迟。同时，ARM 可以更有针对性地引入一些“增强型”指令，并非回到 CISC 的复杂，而是为了在特定场景（如AI计算、多媒体处理）下提供更高的吞吐量和能效比，使其既保持 RISC 的效率，又具备一定的“特种部队”能力。
X86 的挑战： X86 要想提高性能，很大程度上依赖于其复杂的微码引擎和大量的重排序缓冲器 (ROB) 来隐藏指令的复杂性。这就像一个庞大但训练有素的军队，虽然有更多“重武器”，但调动起来更慢。ARM 可以通过更轻巧的指令集，让其“特种部队”（CPU核心）更快地响应和执行任务。
指令集效率与编码密度：
ARM 的改进方向： 虽然 RISC 的指令格式统一，但有时候为了表达复杂的操作，需要多个简单指令。ARM 可以通过更智能的指令编码，例如引入一些更“原子化”且常用的复合操作（但仍然保持 RISC 的简单模型），来提高编码密度，减少指令预取和指令缓存的压力。AArch64 的 64 位指令集在这方面已经做了很多优化，但还可以进一步探索。
X86 的劣势： X86 的指令编码变长且复杂，这不仅增加了解码器的复杂性，也对预取和缓存效率提出了更高要求。如果 ARM 能够在保持解码简单性的前提下，大幅提升编码密度，将显著降低指令获取的开销。
二、微架构设计的精细打磨：让每一个时钟周期都物尽其用
更强的乱序执行 (OutofOrder Execution) 和指令级并行 (ILP)：
ARM 的目标： 要超越 X86 的高性能，ARM 必须在乱序执行引擎上下苦功。这意味着更大的重排序缓冲器 (ROB)、更强的指令调度器、更丰富的重命名寄存器文件和更好的资源分配机制。
具体实现：
更宽的调度器和执行单元： 增加每个时钟周期内能被调度到执行单元的指令数量。
更深的重排序缓冲器 (ROB) 和更广的指令发布宽度： 允许更多指令同时进入乱序执行，并在它们完成时更有效地将结果写回。
优化的调度算法： 能够更智能地预测指令间的依赖关系，最大限度地利用各执行单元（ALU、FPU、LD/ST单元）的并行能力。
增强的加载/存储单元： 优化内存访问的乱序执行和预取能力，减少数据依赖造成的停顿。
更智能的分支预测： 分支预测是现代处理器性能的关键瓶颈之一。
ARM 的机会：
更强大的局部和全局历史分支预测器： 结合更多的分支历史信息来预测下一条分支的走向。
间接分支预测器和返回地址预测器 (RAS) 的强化： 提高函数调用和返回的准确性。
代码感知型分支预测： 理解代码的结构和模式，从而做出更精准的预测。
预测执行 (Speculative Execution) 的深化： 当预测错误时，能够更快速、更有效地回滚，并最大程度地利用已完成但可能无效的计算。
X86 的对比： X86 在分支预测方面已经非常成熟，但 ARM 可以通过引入更先进的算法或结合某些硬件加速特性来与之竞争，甚至在特定代码模式下超越。
缓存层次结构和预取机制的优化： 缓存是数据的“高速公路”，直接影响指令和数据的获取速度。
ARM 的方向：
更大、更智能的 L1/L2/L3 缓存： 增加缓存容量，降低命中延迟。
更先进的硬件预取器： 能够提前预测并加载即将需要的指令和数据，减少主内存访问。这包括指令流预取、数据流预取，甚至可以考虑 AI 辅助的预取。
更好的缓存一致性协议和延迟优化： 在多核和 NUMA 系统中，确保数据一致性的同时，降低跨核访问的延迟。
与 X86 的竞争： X86 在缓存和预取方面也是业界标杆，ARM 需要在缓存命中率、预取成功率和预取延迟方面不断突破。
向量指令集 (SIMD) 的进化： 向量处理是现代计算密集型任务的核心。
ARM 的优势与潜力： ARM 的 NEON 和 SVE (Scalable Vector Extension) 是其杀手锏。
SVE/SVE2 的通用性与灵活性： SVE 的可变向量长度特性允许软件根据硬件能力自动调整，避免了固定长度向量的低效填充或截断，尤其在科学计算、AI 推理等领域优势明显。
指令集功能的增强： ARM 可以持续增加更强大的向量指令，例如更高效的转置、洗牌、多精度计算、加密/解密加速指令等，进一步提升 SIMD 的计算密度和效率。
AI 加速指令的深度集成： 例如支持更高精度的矩阵乘法（如 FP16, BF16, INT8）、更优化的激活函数等，直接在向量单元中完成 AI 推理的关键计算。
X86 的应对： X86 也在不断推出 AVX512 等更强大的向量指令集。ARM 需要在 SVE 的通用性和性能密度上，以及针对 AI 等特定场景的指令集设计上找到差异化优势。
三、异构计算与多核协同：构建高效的“计算生态”
更强大的异构单元集成：
ARM 的策略： ARM 平台天生就擅长集成各种类型的处理器核心。要超越 X86 的高性能，ARM 需要在 CPU 核心的性能之外，大幅增强其集成的高性能 GPU、NPU (Neural Processing Unit)、DSP (Digital Signal Processor) 等协处理器的性能和互联效率。
关键点：
高性能 GPU 的集成与协同： 让 GPU 能够更顺畅地与 CPU 核心协同工作，例如通过更高效的内存共享和任务调度。
专用 AI 协处理器 (NPU) 的设计： 设计出比现有 X86 集成的 AI 加速器更强大、更节能的 NPU，能够独立或协同完成复杂的 AI 推理和训练任务。
指令集和数据流的无缝切换： 确保数据在不同处理器单元之间传递的延迟极低，并且指令集能够方便地在 CPU 和协处理器之间切换。
更精细的多核调度与协同：
ARM 的挑战： 随着核心数量的增加，如何让所有核心高效协同是一个难题。
优化的方向：
智能的功耗和性能管理： 根据任务负载动态调整核心频率、电压和核心的使用方式（例如大小核协同），以在性能和能效之间找到最佳平衡。
先进的缓存一致性和互联技术： 确保在大量核心并发访问数据时，缓存一致性不会成为瓶颈，并降低核心间的通信延迟。
操作系统层面的优化： 与操作系统紧密合作，优化线程调度、进程迁移等，使其能够充分利用 ARM 架构的特点。
四、能效比的极致追求：在性能之外的制胜之道
高性能不等于高功耗： ARM 的核心竞争力之一就是能效比。即使在追求极致性能时，也不能牺牲这一点。
动态电压和频率调节 (DVFS) 的精细化：
更优化的电源门控和时钟门控： 在不需要时关闭不使用的核心、单元或时钟，最大限度地降低漏电功耗。
架构层面的功耗优化： 例如更小的执行单元、更高效的解码器、更优化的内存控制器等。
指令集设计对能效的影响： 简单高效的指令集执行起来消耗的能量更少。例如，用一条 ARM 指令完成 X86 需要几条微码指令的任务，就能在能量消耗上节省不少。
五、生态系统的支持与软件优化
软件生态是关键： 即使硬件设计再优秀，没有软件的支持和优化，也难以发挥全部潜力。
编译器和工具链的进步： 优化编译器能够生成更高效的 ARM 代码，充分利用指令集特性和微架构的并行能力。
操作系统和应用程序的适配： 推动主流操作系统和高性能计算应用（如科学计算、游戏、AI框架）在 ARM 上的原生支持和深度优化。
开发者社区的建设： 吸引更多的开发者为 ARM 平台开发应用，形成良性循环。
总结来说，ARM 要在指令执行性能上超越 X86，并非一蹴而就。这需要其在 RISC ISA 的基础上，不断吸取现代处理器的先进设计理念，但又能巧妙地规避 CISC 的弊端。
关键在于：
深化指令集的效率和编码密度。
在乱序执行、分支预测、缓存和预取等方面，达到甚至超越 X86 的顶尖水平。
通过 SVE/SVE2 等向量指令和强大的异构计算单元，在特定领域建立压倒性优势。
在追求高性能的同时，始终将极致的能效比作为核心竞争力来打磨。
与软件生态系统协同发展，确保硬件的强大性能能够被充分发挥。
这是一个漫长而艰巨的挑战，但 ARM 凭借其灵活的授权模式和在移动市场的成功经验，已经为这种挑战奠定了坚实的基础。每一次架构的迭代，都是一次向性能巅峰的迈进。
网友意见
随便写点：
都什么年代了，还讨论精简指令集，x86架构内部也是精简指令集的，讨论这个没意义。
ARM的低功耗的一个原因是减少了硬件层面上对cache的一致性的保护，这样可以节省晶体管数量。很多人把晶体管数量当做低功耗的原因，其实是弄错了，晶体管数量少是结果，原因是ARM精简了很多设计（或者，叫偷工减料）
在这个链接里：https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_ordering 有一个图：
里面的"Y"越多，意味着编写软件的时候需要的额外的指令就越多，这些指令就是要手工维护内存数据一致性的。
对于x86的32和64位架构来说，reorder的动作最少，所以在Intel和AMD的CPU上，编写操作系统编写驱动最容易，而对于ARM来说，需要大量的额外指令去刷新和同步cache，这对于软件来说非常不友好，也造成了额外的开销。
一个典型的例子就是，对于DMA操作来说，x86架构对于细节都做了隐藏，而ARM则需要额外指令通知硬件做刷新，否则数据就可能不一致，这对于IO操作来说非常不友好。
因为底层硬件设计就是这样的，除非把ARM推倒重来。网上的很多跑分软件并不实际做IO操作，单纯比较CPU的算力是没意义的，一个正常的软件，都需要给外设交换数据，这方面ARM对于x86而言，性能上没有优势。
单纯的比较单核的算力或者IPC毫无意义，普通用户不是拿CPU来搞科学计算的，绝大多数用户的应用都是有大量IO操作的，IO接口的设计才会直接影响到用户体验，道理就类似于：升级硬盘到SSD远比升级CPU效果更明显。
龙芯的单核同频率性能特别高，但实际呢？
我觉得，如果AMD intel来设计ARM处理器，性能追平自家的X86不是问题。
指令集不是问题，微架构设计能力才是。
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