立项旨在解决 RISC-V 架构向高性能计算场景渗透过程中，GLIBC 基础内存操作函数性能不足、制约系统整体算力释放的核心问题。当前 RISC-V 正快速突破嵌入式应用边界，向服务器、人工智能、数据库等对算力与延迟要求严苛的场景渗透，而 memcpy、memset 等内存操作函数作为系统底层核心组件，其效率直接影响服务吞吐量、任务执行延迟与 AI 计算效率。针对 RISC-V 架构特性优化基础内存函数，能够为 RISC-V 在高性能领域的落地提供关键技术支撑，兼具重要的工程实践价值与产业意义。
项目包含四大核心功能模块，完整覆盖内存操作优化与验证全流程：一是 memcpy 多路径优化模块，针对不同数据长度分别提供小尺寸标量快速拷贝、中尺寸自适应向量化拷贝、大尺寸缓存友好批量拷贝三类执行路径；二是 memset 分场景优化模块，区分零值清零与非零值填充场景，零值场景调用 Zicboz 指令实现缓存块级快速清零，非零场景通过 RVV 向量指令完成高效批量填充；三是边界兼容处理模块，统一处理非对齐地址、尾部剩余字节等边界情况，保障全输入范围的功能正确性；四是性能基准测试模块，可对接官方测试集输出各场景运行耗时与加速比，支撑性能迭代与结果验证。项目整体基于 GLIBC 2.43 版本实现，在完全兼容原有接口的前提下，充分利用 RISC-V 硬件特性提升内存操作性能。
个人独立负责 memcpy 与 memset 优化方案的整体设计、代码开发与性能调优全流程工作，具体包括 RVV 向量内联函数开发、Zicboz 缓存指令适配、标量与向量路径切换阈值设计、边界对齐逻辑编写，以及测试环境搭建与正确性验证。技术栈采用 C 语言结合 RVV intrinsics 开发，适配 Zicboz 扩展指令，基于 GLIBC 2.43 源码框架改造，使用 GCC 14.3 编译，在 QEMU RISC-V 仿真环境中完成测试验证。架构上采用 “入口快速分发 - 多路径并行优化 - 尾部统一收敛” 的设计，入口处通过长度判断分发至最优执行路径，兼顾不同场景的性能表现。实现亮点在于自适应多路径调度策略，平衡了小尺寸操作的低延迟与大尺寸操作的高吞吐，同时深度挖掘了 RVV 与 Zicboz 的硬件性能潜力；核心难点在于针对随机长度场景调优路径切换阈值，以及优化非对齐内存访问的性能损耗，最终在保证功能正确的前提下实现了显著的性能提升。
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