本文選自極術專欄“IC設計”，作者芯工阿文，授權轉自微信公眾號芯工阿文，本篇主要講述對DMA的理解和認識。

這些天有個想法，在數字芯片設計中，很多模塊都可以近似為DMA模型，包括CPU?；谠撓敕ㄟM行擴展，一些復雜的模塊可以變得稍微容易理解。

首先描述一下什么是DMA，Direct Memory Access，字面意思就是直接內存訪問。個人認為這個名詞應該是從軟件視角進行定義的。實際上，DMA完成的工作，無非就是從一個接口讀取數據，再發送至另外一個接口，也就是對應著一讀一寫。從硬件角度來看，這個是很常規的操作，但在軟件看來，可以將大量的操作卸載到DMA，從而將CPU釋放出來做更多的事情。所以DMA實際完成的工作也就是數據的轉移，基于轉移的兩個方向之間的差異和特征，從而帶來各種收益。

數據轉移，簡單來說有3個要素，源地址、目的地址和數據長度。一般來說，DMA的實現有兩種方式，一是Direct DMA，另一個是鏈表DMA。Direct DMA就是通過寄存器讀寫的方式直接配置上述的3個要素；鏈表DMA就是將保存上述3要素的描述符存放于內存，再將其地址信息配置至DMA，啟動DMA后，解析描述符后做數據轉移。

鏈表DMA的處理流程近似如下：

1）根據配置信息啟動描述符讀取操作，解析描述符；

2）基于描述信息，獲取源地址和數據長度，啟動數據讀取操作；

3）讀取數據返回后，再將數據發送至目的地址，完成后告知狀態。

以此進行擴展，比如讀取數據返回后，做各種運算，再將結果發送至目的地址，不少加速計算模塊均是基于該思路進行處理的。再比如描述符讀取做一些處理，支持多樣化的描述符，或者描述符再嵌套描述符，等等。

個人認為，在SOC芯片內的幾乎所有計算模塊，均可以基于DMA的模型進行理解，再以此進行擴展開發，包括CPU。

再來看一下CPU是如何工作的，沒有深入了解CPU的結構，僅僅知道大概，如有錯誤，請輕噴。首先，CPU基于起始地址，從該地址讀取指令，再執行。一般來說，執行指令會伴隨著數據讀取，也就是LOAD，將數據搬運過來之后，再對數據做各種運算，完成后再將數據放回去，對應著STORE。這個過程是否跟DMA搬運數據非常類似？如下是對應關系。

圖1

兩者之間有非常近似的對應關系，基本原理是一樣的，只是在具體實現過程中，存在較大的差異。如描述符，對于DMA，僅有有限的幾個格式，不同實現有不同的指令格式，對于CPU，指令集就相當于描述符，類型很多，不同架構有不同的指令集，由此也會引入很多問題，其復雜度是DMA的很多很多倍，如CPU需要Cache，但是從沒聽說過DMA需要使用Cache。

還有一個明顯差別，CPU有計算邏輯ALU，通常來說，DMA將數據從源地址搬回來后，就直接寫到目的地址。這里再換個思路，如果在這兩者中間，加入一點計算邏輯，比如壓縮解壓縮、編解碼等等，是否與很多硬件加速器的架構基本是一致的？

可以看到，CPU和DMA之間，差不多就是兩個極端。CPU是屬于general purpose，DMA是目的性非常強的設計。在這中間取一個點，是否就可以對應GPU、AI、DSA等等場景？

前一段時間想做點事情，設計一個DMA，但在數據讀取和寫入之間開放一個接口，在這接口之內做一些計算邏輯，以此針對各種具體的數據計算場景，基于需求進行設計。也就是說，將這個DMA作為一個平臺，基于該平臺做后續的二次開發。但是，在梳理上述的概念之后，發現其實現在已經有類似的東西，也就是RISC-V。該指令集是完全開放的，當前也有各種各樣的開源代碼，有Verilog實現的，還有chisel，也有spinalHDL，完全可以基于這些代碼做針對需求場景的二次開發，而且可以從更小的數據粒度進行操控。