做芯片設計肯定有野心自己做一款處理器，無論市面上的商品多么優質，都不可能百分之百符合自己的需求，自己做處理器簡直就是自然而然的想法。如果你對這方面有興趣，就讓我們一起來討論一下。

硬件：主要是處理器相關的RTL代碼，驗證環境，EDA工具的腳本，文檔等等。

工具：主要包括編譯工具(compiler)，調試工具(debugger)，仿真工具(simulator)和性能分析工具(profiler)。下圖是ARM的編譯工具的例子，主要包括armclang(C編譯器)，armasm(匯編器)，armlink(鏈接器)和fromelf(image工具)。

仿真工具一般至少包括一個指令仿真器 instruction set simulator (ISS)，做的好的有cycle-accurate ISS。

模型：此外，現在一般的處理器IP還會提供一些處理器的模型來支持系統級設計，比如用于虛擬平臺(virtual platform的處理器model。虛擬平臺可以在沒有硬件的情況下支持軟件開發，它可以模擬一個完整的芯片或者一個硬件板卡，比如ARM的Fixed Virtual Platform (FVP)。而專用的處理器模型(比如ARM的Fast Model)是虛擬平臺的重要組成部分，和總線模型以及其它IP模型一起模擬系統的功能。

在上述中，紅色為必不可少的內容。即使你做的專用處理器功能簡單，沒有這幾部分它也幾乎是無法正常使用的。當然，你可以說，我不需要ISS做指令驗證，不需要debugger做調試，不需要C編譯器而只用匯編，也只能“呵呵”了。

在制作中有，有有錢的做法，也有經濟的做法，具體你是哪種，下面來講一下。

有錢做法：

不止你一個人想做專用處理器，很多大公司也有這樣的需求。所以，就有人為這種需求專門提供了解決方案，比如Synopsys的ASIP-designer工具和Cadence的Xtensa可擴展處理器(參見Cadence(Tensilica)的可定制處理器)，都是為了滿足定制處理器的需求而設計的。

其中Cadence的可擴展處理器是在一個基礎處理器上給你提供了配置(configure)和擴展(extension)的方法和工具。它提供的功能可以通過下圖感受一下。

這套工具的輸入包括三個部分:1)一個處理器模板(Processor Template);2)用戶配置(Configuratoin Options);3)定制的指令(Custom Instructions)。最簡單的情況，你只要選一個處理器模板扔給工具就可以了。如果這個不能滿足要求，那么你可能要做一些配置。這個也很簡單，基本是菜單選擇。最有技術含量的是第三種情況，你要設計一些定制的指令。有了這些輸入，剩下的事情就都交給工具了。我們在第一節說的那些交付物，都可以自動生成。

那么我們怎么知道要不要自己定制指令呢?工具也提供了方法。首先，輸入你的算法程序輸入，經過編譯，進行仿真和profiling，得到性能評估的結果。然后判斷是否滿足需求。答案是NO的話，就嘗試更新Configuration;如果還是不行，再嘗試定制指令的方法，直到滿意為止。由于工具幫助你做了大部分工作，這個迭代的過程(也可以看作是Design Space Exploration)會非常快。

為了實現定制指令(對原有指令集進行擴展)，Cadence(Tensilica)設計了一種專用的描述語言:Tensilica Instruction Extension (TIE) language。由于Xtensa處理器有一個基本的架構模板，使用TIE語言對它進行擴展是有一定的限制，不是說你想做的指令和架構改動都能夠實現。

Synopsys提供的工具直接就叫ASIP designer，ASIP(Application-Specific Processor)專用處理器設計工具。和Tensilica的可擴展處理器不同，ASIP designer支持從零開始設計和實現一個專用處理器。相應的，它比Tensilica可擴展處理器有更高的靈活性。你可以非常自由的設計指令集和微結構，覆蓋從Extensible processor，到Application-specific uP/DSP，到Programmable datapath這樣一個更大的架構空間，如下圖所示。這里也可以看出，這個工具的目標并不是設計通用處理器。

下圖是這個工具完整的方法學。

它的輸入就是兩個，算法(C/C++代碼)和處理器模型(Processor Model)，輸出則是一個處理器相關的所有設計和工具鏈。從輸入到輸出的過程同樣是自動化完成的。當然，這個過程并不像看起來那么簡單，處理器建模的門檻不低。而且，工具賦予你的靈活性越高，掌握這種工具的門檻也越高。ASIP designer的處理器建模需要使用一種專門的語言，即nML，對處理器的指令集和架構進行高層次建模;此外還需要很多和編譯器相關的設計，(具體的信息大家可以訪問synopsys網站)。所以，即使你能買得起，要玩好這套工具，還得具備兩個條件:第一，是你必須熟悉處理器架構和編譯方面知識;第二，是要學習這套建模語言和工具。

總的來說，如果你有專用處理器設計的需求，足夠的資金和學習的耐心，可以考慮引入這類輔助設計工具。在經歷過一定的學習周期后，你不僅可以完成一個設計，還能獲得快速、高效設計處理器的能力。

經濟做法：

看了上面的介紹，你是不是也對“自動”設計專用處理器的方法很眼饞呢?可惜，你可能沒有足夠的資金來購買這樣的工具，或者是你的目標收益還不值得做出這樣的投資。這種情況下，我建議你從開源的處理器(或者指令集)開始做你自己的專用處理器。其實這也算是廢話吧。所以還是得給個具體的例子，假設你想在RSIC-V的基礎上做定制處理器。RSIC-V是現在一個相對成熟的開源處理器指令，已經有很多相關實現和非常活躍的社區。相信大家都聽說過，就不科普了。這里得說明一下，我并沒有對RISC-V進行過深入的研究和嘗試，以下的說法基本上是紙上談兵，不對的地方請大家批評指正。

首先，你要好好學習一下RISC-V指令集手冊中的“Chapter 10 Extending RISC-V”，這里明確介紹了給RISC-V指令集增加指令的規則。

第二，在現有的RISC-V的硬件實現基礎上，增加新指令對應的硬件。可能需要增加專用的寄存器，運算單元，pipeline寄存器，控制信號等等。或者，你可以按照新的指令集(假設叫“RISC-V++ ISA”)自己做完整的硬件實現。其實我覺得第二種方法還更靠譜一點。很多時候，修改別人的東西，要比自己做困難的多。

第三，在RISC-V原有的工具鏈(比如GNU或者LLVM的編譯器)基礎上做出修改，支持新的指令。相對來說，這項工作是有比較完善的規則的，只要按照編譯工具的規則就可以把新增的指令加進去。當然，如果你增加的指令比較特殊，比如是向量操作，那么工具鏈的設計會困難很多。這種情況下的一個選擇是在高級程序語言的編譯器中不增加對新指令的支持，這些新的指令以匯編或者intrinsic的方法實現。

最后，這套方法是不是也能支持在第二節中所說的快速design space exploration呢?基本的思路也是差不多的。你可以先用基本指令集來仿真你的算法;根據profiling的結果(比如性能指標，指令效率，code size等)考慮對指令集進行的修改;然后更新相應的硬件實現和工具鏈，再編譯和仿真你的算法，并不斷迭代。現在你實現這個過程沒有自動化工具的幫忙，可能需要更長的時間才能完成，特別是需要對功耗面積等implementation結果進行優化的情況。當然，如果現在RSIC-V的生態中已經有了輔助設計工具，那么可能情況會輕松一些。