【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】移植过程的初步尝试

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1、虽然最初认为stable diffusion算法移植到RISC-V64架构时，可能会遇到以下问题：1. 架构差异：RISC-V64架构与其他架构（如x86）之间存在指令集和寄存器等方面的差异。需要对算法进行适当的修改和调整，以适应RISC-V64架构的特点。2. 编译器支持：RISC-V64架构可能需要使用不同的编译器和工具链来进行开发和编译。需要确保所使用的编译器能够正确地处理算法中的代码。3. 优化和性能：RISC-V64架构可能具有不同的性能特征和优化策略。需要对算法进行适当的优化，以充分利用RISC-V64架构的优势，并提高算法在该架构上的性能。4. 内存模型：RISC-V64架构可能具有不同的内存模型和访存方式。需要确保算法在RISC-V64架构上正确地处理内存访问和同步操作。5. 并行化和向量化：RISC-V64架构支持SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集扩展，可以进行向量化操作。可以考虑对算法进行并行化和向量化的优化，以提高算法的性能。需要根据具体情况进行适当的调整和修改，以确保稳定扩散算法能够在RISC-V64架构上正确运行并达到预期的性能。

2、但是，在移植过程中，查看了一下setup文件，发现里面有几个依赖并没有，然后面就花费了一周的时间去了解这个torch是如何才能够成功安装的？

首先：有可能是网络问题，如果开发板不能连外网的话，似乎很多资源都不能顺利下载，期间要感谢群里面的大佬给出了指点，虽然其中道理还不是很清楚，涉及到之前学过的局域网等理论，但是最终还是要自己不断的尝试才可以。

其次：我看了一位大佬发给我的一片文章，里面谈到如何进行torch的移植，可惜的是，当我根据github主页的描述和相关信息对

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 ，这个里面的sleef进行build的时候，发现自动生成的sleef.h文件并不能很好的发挥作用，原因是里面的很多函数声明并没有自动的添加进去，考虑到这些都应该是跟cmakelist.txt这个文件里面的规则有关，但是要是修改这个文件的话，也是需要从头熟悉起来的。

最后：在Experimenting with PyTorch on RISC-V这篇文章相关的链接中找打了关键的资源，但是如果不能解决上外网的问题，似乎就只能采用本地build所有的文件，但是这是个耗费时间，却意义不大的事情，好在文章谈到了在指定的链接中可以找到对应的torch版本。

总之，在这几天的时间里面，我还是有一些进步吧，虽然并没有从头build torch，但站在巨人的肩膀上面还是将移植stable的目标向前推进了一步。不过这两天又遇到新的问题，sd卡空间小，并且系统空间也不够用了，没办法直接本地安装torch了。

所以下面的事情就是找到一个比较大一些的sd卡，进行分区，让这部分空间可以用来安装torch，如果这个没问题的话，就可以进入下一阶段了。

lugl4313820

所以下面的事情就是找到一个比较大一些的sd卡，进行分区，让这部分空间可以用来安装torch，如果这个没问题的话，就可以进入下一阶段了。

恭喜大佬成功实现第一步！

walker2048

为啥不直接用一个64G或者128G的TF卡烧系统呢？

另外tmpfs是使用RAM的，重启会丢数据