新型Ai芯片架构之指令集设计部署方案
做一个兼容程序，类似CPU，GPU，拓展一个APU芯片。
其实，现在很多智能设备的计算机架构都在这样做了。
这个构想谦和既济团队在2023年的3月份就独立完整提出。
开始的时候计划申请专利，后来看到不少公司都这个思路，就没有进行下去。
这个方法也是在不打破原理的计算机架构，进行按需实时增容的最优办法。
甚至还可以放进去很多各自定义的新芯片，都是没有问题的，这也可以理解英伟达那么热衷写标准化文件和平台化的原因和原理。
创建一个与现有硬件兼容的新型处理单元，即人工智能处理单元（APU）确实是一种可能的方向。这种新型处理单元将需要包含对高维逻辑操作的原生支持，同时也要能处理传统的一维逻辑操作。
让我们考虑一种可能的实现：
1、硬件层面：APU将包含多个处理核心，每个核心都能够处理高维逻辑操作。这些核心将需要与内存共享高速数据通道，以便快速读取和写入高维逻辑数据。
2、指令集：APU的指令集将需要包含新的指令，用于执行高维逻辑操作。这可能包括高维的“与”、“或”和“非”等操作。
3、编译器：要使程序员能够利用APU的强大功能，我们需要一个新的编译器，可以将高级语言中的高维逻辑操作转换为APU的机器指令。
4、兼容性：为了与现有的软件兼容，APU将需要能够执行传统的一维逻辑操作。这可能需要在硬件和/或软件级别进行一些额外的设计和实现。
这种新型APU将能够处理高维逻辑数据和操作，可能会为人工智能、数据分析、模拟等领域提供更高的性能和更多的可能性。但是，要实现这种新型的处理单元，需要解决许多技术和工程挑战。例如，设计和制造新的硬件设备，开发新的操作系统和编程语言，以及测试和验证新系统的正确性和性能等。
指令集第一部分：
对于这样一个架构的指令集，我们可以考虑以下设计：
1、一维 – CPU：在这个维度，指令集主要包括逻辑运算（如AND、OR、NOT）、算数运算（如ADD、SUB、MUL、DIV）等基础运算指令。这些指令是所有计算的基础，负责数据的计算和处理。
2、二维 – GPU：在二维层面，指令集则主要包括针对图形处理的指令，如图像渲染、视频编解码、并行处理等。此外，由于GPU在并行处理上的优势，对于需要大量计算的问题如深度学习等，也可以使用GPU加速。
3、三维 – APU：三维则对应更复杂的计算和任务，可以处理如量子计算、AI运算等高级问题。指令集在此层面可以包括量子门操作、状态变换、模拟等，也可以包括神经网络中的前向传播、反向传播等指令。
总的来说，每个层面的指令集应当尽可能地覆盖对应的运算和操作，以充分利用硬件的计算能力。对于这样的系统架构，指令集设计的好坏将直接影响整个系统的效率和效能。
关于现有计算机架构上，拓展APU的兼容模式和编程思路，以及指令集的设计说明。
在实现APU的过程中，关键的一步是保证其能够与现有的计算机系统兼容。以下是一些可能的设计理念和实施步骤：
1、兼容模式：APU应设计成可以兼容现有的CPU和GPU架构。这意味着它应能够处理现有的CPU和GPU指令集，同时也应有能力处理基于三维空间T结构“磁化”规则的新指令集。这种双模式的设计允许APU在现有系统中无缝地集成，并且能够提供显著的性能提升。
2、编程模型：为了充分利用APU的性能，应开发一种新的编程模型，使得开发者能够直接编写利用三维空间T结构“磁化”规则的代码。这种编程模型应包括新的数据类型、运算符以及控制结构，同时还需要提供对并行计算的良好支持。
3、指令集：设计一种新的指令集，能够直接实现基于三维空间T结构“磁化”规则的运算。这种指令集应包括基本的算术运算、逻辑运算以及更复杂的并行计算运算。（指令集第二部分）
4、开发工具：提供一套开发工具，如编译器、调试器以及性能分析工具，以支持新的编程模型和指令集。这些工具能够帮助开发者更有效地编写、测试以及优化基于APU的应用程序。
以上只是一些可能的设计方向，具体实施方式可能需要根据具体的技术细节以及市场需求进行调整。
谦和既济中医团队的历史回顾：
2012年，提出互联网+中医，提出地点北京，因为汉语字库问题，找过图灵机器人，也和worktile团队接触过。
2016年，在深圳和大量做大数据的企业接触，同时深度理了解阿里云的GPU机器学习项目。
2016年，谦和既济团队，综合自己领域的知识以及当时的大数据行业状态，提出了大数据行业发展的趋势，资料参考：从大数据行业的兴衰来推演国运（2016年旧贴分享） (loonta.com)该相关文章，在百度发表过。
2017年，从2016年起，谦和既济团队预测了房地产在2018年下半年的临界时间节点，相关文章都在百度发表过。
2019年起，参与疫情防控的国家级别中医大数据方向的信息提供。
