在嵌入式AI应用中，数字信号处理器（DSP）的内存停滞是一个显著的瓶颈。传统的DSP设计使用不可缓存的内存区域，这会导致由于精确的负载延迟要求而引起的流水线停滞。然而，一种名为预测性负载处理的新技术，专注于预测内存访问延迟，而不仅仅是预取数据，为解决这个问题提供了新的思路。

预测性负载处理通过跟踪过去加载的延迟，学习每个区域内存请求通常需要多长时间，然后在不提前发出加载指令的情况下，将延迟预测应用于向量端以调度预测时间执行，使处理器能够适应内存时序而无需更改指令流。这种方法不仅保守可靠，而且与确定性的DSP流水线完美契合，特别适用于处理大型AI模型或存储在DRAM中的临时缓冲区。

当预测性负载处理集成到通用DSP流水线中时，它能够立即带来可衡量的性能和功耗提升。这种方法在诸如图像块卷积、滑动FFT窗口、AI模型量化输入推理以及流式传感器数据的过滤或解码等典型AI/DSP场景中表现出色。

预测性负载处理的一个优点是它非常不侵入。它不需要复杂的重排序逻辑、缓存控制器或重量级的推测。它可以被集成到许多DSP的调度或加载解码阶段，作为专用逻辑或编译器辅助的预取标签。由于其确定性操作，它与功能安全要求兼容，包括ISO 26262，使其非常适合汽车雷达、医疗诊断和工业控制系统。

预测性负载处理教会我们的是，加速不仅仅是关于数学，而是关于数据准备。随着处理器速度继续超过内存延迟——即所谓的内存墙——最有效的架构不仅将依赖于更快的核心，还将依赖于更智能的数据路径，以确保在需要时精确地提供信息，打破使强大的CPU闲置的瓶颈。随着DSP在边缘AI中承担越来越多的责任，我们相信预测性负载处理将成为下一代信号处理核心的标志性特征。