假设我们正在设计一款包含一个或多个处理器内核的片上系统 (SoC) 设备。我们将在设备内部包含相对少量的内存，而大部分内存将驻留在 SoC 外部的分立设备中。
　　快的存储器类型是 SRAM，但每个 SRAM 单元需要六个晶体管，因此 SRAM 在 SoC 内部很少使用，因为它消耗大量空间和功耗。相比之下，DRAM 每个单元只需要一个晶体管和电容器，这意味着它消耗的空间和功耗要少得多。因此，DRAM 用于在 SoC 之外创建大容量存储设备。尽管 DRAM 提供高容量，但它的速度明显慢于 SRAM。
　　随着用于开发集成电路的工艺技术的发展，结构越来越小，大多数设备变得越来越快。遗憾的是，作为 DRAM 的晶体管电容器位单元却并非如此。事实上，由于其模拟特性，位单元的速度几十年来基本保持不变。
　　话虽如此，从外部接口来看，DRAM 的速度在每一代新产品中都翻了一番。由于每次内部访问都相对较慢，因此实现这一点的方法是在设备内部执行一系列交错的访问。如果我们假设我们正在读取一系列连续的数据字，那么接收个字将需要相对较长的时间，但我们会更快地看到任何后续的字。
　　如果我们希望传输大块连续数据，这种方法很有效，因为我们在传输开始时进行性命中，之后后续访问就会高速进行。然而，如果我们希望对较小的数据块执行多次访问，就会出现问题。在这种情况下，我们不是性点击，而是一遍又一遍地接受该点击。
　　速度更快
　　解决方案是使用高速 SRAM 在处理设备内部创建本地缓存存储器。当处理器首次从 DRAM 请求数据时，该数据的副本将存储在处理器的高速缓存中。如果处理器随后希望重新访问相同的数据，它会使用其本地副本，这样访问速度会快得多。
　　在 SoC 内部使用多级缓存是很常见的。这些级别称为 1 级 (L1)、2 级 (L2) 和 3 级 (L3)。级高速缓存的容量，但访问速度，随后的每都具有较高的容量和较低的访问速度。如图1所示，假设系统时钟为 1 GHz 且采用 DDR4 DRAM，则处理器访问 L1 缓存只需 1.8 ns，访问 L2 缓存只需 6.4 ns，访问 L3 缓存只需 26 ns。从外部 DRAM 访问一系列数据字中的个数据需要花费 70 纳秒（数据来源Joe Chang 的服务器分析）。

　　图 1概述了 1 GHz 时钟和 DDR4 DRAM 的高速缓存和 DRAM 访问速度。动脉
　　缓存在人工智能中的作用
　　人工智能的实施和部署场景多种多样。就我们的 SoC 而言，一种可能性是创建一个或多个 AI 加速器 IP，每个都包含自己的内部缓存。假设我们希望保持缓存一致性，我们可以将其视为与 SoC 处理器集群保持所有数据副本相同。然后，我们必须使用一致性互连形式的硬件缓存一致性解决方案，例如 AMBA 规范中定义的 CHI，并受到 Arteris IP 的 Ncore 片上网络 (NoC) IP 的支持（图2a） 。

　　图 2上图显示了 AI 上下文中的缓存示例。动脉
　　维护缓存一致性会带来一定的开销。在许多情况下，人工智能加速器不需要保持与处理器集群相同程度的缓存一致性。例如，可能只有在加速器处理完大块数据后，才需要重新同步，这可以在软件控制下实现。AI 加速器可以采用更小、更快的互连解决方案，例如 Arm 的 AXI 或 Arteris 的 FlexNoC（图 2b）。
　　在许多情况下，加速器 IP 的开发人员在其实现中不包括缓存。有时，直到性能评估开始才认识到对缓存的需求。一种解决方案是在 AI 加速器和互连之间添加特殊的缓存 IP，以提供 IP 级性能提升（图 2c）。另一种可能性是使用缓存 IP 作为缓存来提供 SoC 级性能提升（图 2d）。缓存设计并不容易，但设计人员可以使用可配置的现成解决方案。
　　许多 SoC 设计人员倾向于仅在处理器和处理器集群的背景下考虑缓存。然而，缓存的优势同样适用于许多其他复杂的IP，包括AI加速器。因此，以 AI 为中心的 SoC 的开发人员越来越多地评估和部署各种支持缓存的 AI 场景。