探索RISC-V长向量架构在地球科学中的性能优化与跨平台应用研究

本研究针对地球科学计算代码（SeisSol和MiniFALL3D）在RISC-V长向量处理器上的性能瓶颈，通过优化批处理GEMM实现和代码向量化改造，在EPAC架构上分别实现32.6×和6.32×加速。研究成果验证了RISC-V向量扩展（RVV）在HPC领域的潜力，同时证明优化方案在Intel Sapphire Rapids（AVX-512）和NEC SX-Aurora等异构平台均具普适性，为科学计算代码的跨架构移植提供重要范式。

　　

随着RISC-V开源指令集架构在高性能计算（HPC）领域的崛起，其向量扩展（RVV）为科学计算提供了新的可能性。然而，地球科学领域的关键应用如地震模拟（SeisSol）和火山灰扩散模型（FALL3D）通常基于传统x86架构开发，如何在不牺牲代码可移植性的前提下充分发挥RISC-V长向量架构优势成为关键挑战。欧洲处理器计划（EPI）开发的EPAC加速器采用RVV 1.0标准，其向量处理单元（VPU）可同时处理256个双精度元素，为科学计算提供了极端设计点的硬件平台。

由西班牙CSIC协调的ChEESE卓越中心团队针对这一问题展开研究。研究人员选取SeisSol的ADER-DG算法核心和MiniFALL3D大气传输模型作为典型案例，通过编译指导优化和代码重构，在EPAC平台上实现了显著性能提升。相关成果发表于《Future Generation Computer Systems》，为RISC-V在科学计算领域的应用提供了重要实践参考。

研究主要采用三种技术方法：1）基于软件模拟器（gem5）和硬件原型（EPAC）的跨平台性能分析；2）针对矩阵运算的批处理GEMM优化，利用编译时矩阵大小确定和跨步内存访问；3）通过函数子程序化改造和多维数组扁平化提升自动向量化比率。测试数据来自MareNostrum 4（Intel Sapphire Rapids）和NEC SX-Aurora Tsubasa等对比平台。

SeisSol的GEMM优化
通过将小型矩阵乘法重组为批处理操作，研究人员开发出RVV友好的GEMM实现。该方案利用指令级并行（ILP）和寄存器分组技术，在EPAC上实现32.6倍于OpenBLAS的性能。优化后的代码在AVX-512平台同样展现加速效果，证明其跨架构适用性。

MiniFALL3D的向量化改造
针对原代码向量混合比（Vector Mix）仅0.36%的问题，研究团队通过函数内联展开和数组访问模式优化，将关键指标提升至7.94%。伴随向量活动率（Vector Activity）从9.05%增至72.4%，EPAC平台获得6.32倍加速。特别值得注意的是，将pow()函数替换为显式乘法操作显著减少了向量化阻碍。

跨架构性能分析
在Intel Sapphire Rapids（AVX-512）平台，优化后的SeisSol性能提升2.1倍，MiniFALL3D加速1.8倍；NEC SX-Aurora向量处理器上则分别实现3.4倍和2.7倍加速。这一结果证实，针对RISC-V长向量架构的优化策略可普适于不同向量长度的HPC系统。

研究结论指出，RISC-V向量架构通过长度无关编程模型（类似Arm SVE）有效解决了传统SIMD架构的代码碎片化问题。Fabio Banchelli等作者强调，依赖编译器自动向量化而非硬件特定内联函数（intrinsic）的策略，既能保持代码可移植性，又能充分发挥不同平台的向量处理能力。这项工作不仅为地球科学代码的架构迁移提供实践指南，更验证了RISC-V作为HPC异构计算组件的可行性。随着EuroHPC联合项目持续推进，EPAC等RISC-V加速器有望在E级计算时代扮演重要角色。