Venus：面向 6G 边缘智能、融合 AI 与无线基带处理的 RISC-V 领域专用架构

Venus 架构研究发表于 IEEE Wireless Communications。

团队关于 Venus 架构的研究论文已被 IEEE Wireless Communications Magazine 接收。Venus 是基于 RISC-V 的领域专用架构（DSA），面向 6G 边缘智能，探索人工智能与无线基带处理的高效融合。

6G 边缘计算的挑战与 Venus 的设计思路

6G 局域网要求边缘设备在实时 AI 推理的同时高效处理复杂无线基带信号。现有架构在效率与灵活性之间存在权衡：通用处理器面临能效限制，专用芯片编程灵活性不足，GPU 也可能因无线信号处理的数据依赖而难以充分利用资源。

Venus 利用开放 RISC-V 生态与领域专用优化，探索可编程性和效率的平衡。智能工厂等 6G 场景（图 1）展示了这一架构的目标应用。

硬件采用多层数据流驱动的众核结构（图 2），包含主调度器、集群和 Tile 三级调度，使用非统一内存访问（NUMA）促进局部处理，减少数据搬运能耗。每个 Tile 配备向量处理 lane，支持灵活的寄存器重组与动态向量长度调整。

软件侧提供基于 LLVM 的工具链，并通过领域专用语言（DSL）简化任务依赖定义和硬件资源映射。论文以表 1 所列架构进行面积、功耗和能效比较，展示 16-lane Tile 在所选 5G 物理层任务中的表现，并讨论向 6G 大带宽场景扩展的潜力。具体结论应结合原论文配置阅读。

更多相关工作见 ACE Lab 发表记录。本文结果对应论文中的架构与实验配置。