线的分支预测模块上，预测准确率卡在百分之九十几，怎么也上不去了。这个数字放在三年前是行业顶尖，但现在的鸿蒙系统对芯片的实时性要求太高，车机端要同时处理激光雷达点云和自动驾驶决策，手机端要在几十毫秒内完成语音助手的自然语言理解。流水线每预测错一次，就要清空重装，浪费好几个时钟周期。这些浪费累积起来，鸿蒙的分布式协同体验就会在低端芯片上大打折扣。”
王东来站起来走到白板前，仔细看了几分钟那些架构图。
然后他拿起一支黑色记号笔，在分支预测模块的旁边画了一个极简的示意图，一个极小的、独立于主流水线之外的辅助预测单元。
“你们现在的思路是把分支预测的逻辑堆在主流水线前端，用深度学习模型做模式识别。思路没错，但放错了位置。主流水线太挤了，信号绕来绕去，绕一圈好几个时钟周期就没了。把这个辅助预测单元拆出来，直接挂在取指阶段后面。它不参与主流水线的任何运算，只做一件事，提前一个周期把分支目标地址算好，喂给取指单元。”
他在辅助预测单元和取指单元之间画了一根粗粗的箭头，箭头旁边标注了几个关键的延迟参数。
陈远洲盯着那根箭头看了很久，忽然摘下老花镜用袖口擦拭镜片。
这个动作他重复了两次，然后重新戴上眼镜，拿起红色记号笔在辅助预测单元旁边飞快地写了一组数学公式。
笔尖划过白板的沙沙声越来越快，写到最后一个等号时他的手微微发抖，不是紧张，是兴奋。
“把预测逻辑拆出来独立运行，主流水线不用等，取指不用抢。王总，你这个思路不是优化，是直接改架构。但辅助单元和主流水线之间的数据同步怎么解决？预测单元跑得再快，如果和主流水线的状态不同步，预测结果就是废的。”
王东来在辅助单元和主流水
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