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RISC-V 自定义指令在 DMS 中的应用示例

RISC-V 的核心优势：可以添加自定义指令来加速特定算法
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# RISC-V Vector Extension (V) 用于 DMS 算法加速

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// RISC-V 汇编伪代码：PERCLOS 计算
// 利用向量扩展(V)并行处理眼睑开度数组

# 在标准 RISC-V V 扩展上计算 PERCLOS:

li t0, 0           # 闭眼计数器
vsetvli t1, a1, e32  # 设置向量长度（float32）
vle32.v v0, (a0)    # 加载眼睑开度数组
li t2, 0x3DCCCCCD   # 0.1f（闭眼阈值）
vmflt.v v1, v0, t2  # 逐元素比较：开度 < 0.1
vredsum.vs v2, v1, v0  # 向量归约求和（闭眼帧数）
vfmv.f.s fa0, v2    # 提取标量
fmul.s fa1, fa0, fa3 # 闭眼比例 = 闭眼帧数 / 总帧数
fmul.s fa0, fa1, fa4 # PERCLOS = 比例 × 100

# 相比标量实现，向量并行加速 ~4-8x（取决于VL）
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# RISC-V 自定义指令提案：DMS 专用

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// 自定义指令提案：快速 PERCLOS 计算（单周期）
// 指令格式：dms.perclos rd, rs1, rs2
// rs1 = 眼睑开度数组地址
// rs2 = 数组长度
// rd = PERCLOS 值（0-100）

// 硬件实现：
// 1. 流水线加载眼睑开度数组
// 2. 硬件比较器并行判断 < 阈值
// 3. 硬件计数器累加
// 4. 硬件除法器计算比例

// 性能：N点 PERCLOS 计算从 ~100 标量周期 → ~10 自定义周期
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import numpy as np
import time

def perclos_scalar(eye_openness: np.ndarray, threshold: float = 0.1) -> float:
    """标量 PERCLOS 计算（模拟 ARM/x86）"""
    closed_count = 0
    for val in eye_openness:
        if val < threshold:
            closed_count += 1
    return (closed_count / len(eye_openness)) * 100

def perclos_vectorized(eye_openness: np.ndarray, threshold: float = 0.1) -> float:
    """向量化 PERCLOS 计算（模拟 RISC-V V 扩展）"""
    return np.mean(eye_openness < threshold) * 100

# 性能对比
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(0.5, 0.2, 10000)

# 标量
start = time.time()
for _ in range(1000):
    p1 = perclos_scalar(data)
t_scalar = time.time() - start

# 向量化
start = time.time()
for _ in range(1000):
    p2 = perclos_vectorized(data)
t_vector = time.time() - start

print(f"标量: {p1:.2f}%, {t_scalar*1000:.1f}ms (1000次)")
print(f"向量化: {p2:.2f}%, {t_vector*1000:.1f}ms (1000次)")
print(f"加速比: {t_scalar/t_vector:.1f}x")