tesseract引擎RVV代码学习笔记
Tesseract 是一个开源的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可将图像中的文本转换为机器可读的文本格式。由于组内曾经有同事为这个项目贡献了RVV（RISC-V Vector）的代码，我打算单独拎出来学习一下。PR链接在此：Add RISC-V V support by hleft · Pull Request #4346 · tesseract-ocr/tesseract。由于有一定的篇幅，我只挑了汇编部分来进行阅读。
static int DotProduct(const int8_t *u, const int8_t *v, int num) {
int total = 0;
asm __volatile__ (
".option arch, +v \n\t"
"vsetvli t0,zero,e32,m8,ta,ma \n\t"
"vmv.v.i v0,0 \n\t"
"1: \n\t"
"vsetvli t0,%,e8,m2,ta,ma \n\t"
"vle8.v v16,0(%) \n\t"
"vle8.v v24,0(%) \n\t"
"sub %,%,t0 \n\t"
"vwmul.vv v8,v24,v16 \n\t"
"add %,%,t0 \n\t"
"add %,%,t0 \n\t"
"vsetvli zero,zero,e16,m4,tu,ma \n\t"
"vwadd.wv v0,v0,v8 \n\t"
"bnez %,1b \n\t"
"vsetvli t0,zero,e32,m8,ta,ma \n\t"
"vmv.s.x v8,zero \n\t"
"vredsum.vs v0,v0,v8 \n\t"
"vmv.x.s %,v0 \n\t"
: "+r" (u),
"+r" (v),
"+r" (num),
"+r" (total)
:
:"cc", "memory"
);
return total;
} 这个函数主要用来实现一维向量乘积，采用了内嵌汇编的方式进行优化，除了用RVV汇编，还可以用封装好的riscv_vector.h接口，不过这里使用了最原始的汇编，我们分段阅读。
"vsetvli t0,zero,e32,m8,ta,ma \n\t"
"vmv.v.i v0,0 \n\t" vsetvli是跟向量寄存器组有关的指令，这里设置向量长度为最大（zero表示根据配置自动计算），然后再对向量寄存器初始化为0。
"1: \n\t"
"vsetvli t0,%,e8,m2,ta,ma \n\t"
"vle8.v v16,0(%) \n\t"
"vle8.v v24,0(%) \n\t"
"sub %,%,t0 \n\t" 1这里表示进入了循环，用RVV的好处就是循环过程中步长会自动调整，比如说长度为18，如果每次步长为8，传统的SIMD需要8+8+3，8是可以用向量指令集去实现，但是3这里就需要采用普通for循环手写，但是RVV会自动忽略掉这个过程，不用担心越界，只需关注循环内部本身即可，因为硬件会根据情况自动调整为向量步长为3。另外，这里vsetvli加载了num操作数到t0寄存器，寄存器存的是向量步长，e8代表元素大小，相当于int8类型，因为函数参数传入的也是int8 *的指针。
"vwmul.vv v8,v24,v16 \n\t"
"add %,%,t0 \n\t"
"add %,%,t0 \n\t" vwmul.vv指令首先对v24和v16这两个向量寄存器组里面的元素求和，然后扩展位宽到16位，存到v8向量寄存器里面。之所以要扩展位宽，是因为8位的数乘8位的数可能会变成16位的数。add这里就是分别对传入的两个函数参数进行指针的移动。
"vsetvli zero,zero,e16,m4,tu,ma \n\t"
"vwadd.wv v0,v0,v8 \n\t"
"bnez %,1b \n\t" 到了这一步，vsetvli重新将操作数类型变为16位的，因为刚刚上面乘法的时候已经扩展为16位了。接着vwadd.wv将v8的结果累加到v0向量寄存器组，由于最后返回值是32位的，这里同样用了扩展位宽的加法。
"vsetvli t0,zero,e32,m8,ta,ma \n\t"
"vmv.s.x v8,zero \n\t"
"vredsum.vs v0,v0,v8 \n\t"
"vmv.x.s %,v0 \n\t" 最后是这里，vsetvli重新调整向量寄存器中的元素为32位，接下来对v8清零，将v0寄存器组的所有元素归约求和到v0寄存器中，最后再将结果移到变量total当中，这个函数到此就实现完成了。
这么看来，RVV在自动调整步长方面还是很有优势的（比起SIMD），不过由于汇编比较晦涩难懂，所以下次打算寻找RVV C-Intrinsics的代码进行解剖。
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