在高性能嵌入式系统中,DMA(直接内存访问)是解放CPU、实现数据高速搬运的“搬运工”。然而,当CPU缓存(L1/L2 Cache)介入后,数据的物理内存与缓存副本之间极易出现不一致,这往往是导致系统随机崩溃或数据错乱的“隐形杀手”。理解并解决缓存一致性问题,是DMA传输优化的核心命题。
缓存一致性互联IP(Ncore)助力张量计算处理器(TPU)芯片在AI/ML应用实现更优性能和更小面积
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