RISC-V Vector Extension (RVV) 在 AI 推理引擎中的突破与工程化实践
深入剖析 RVV v1.0 的 VLA 编程模型与 LMUL 寄存器分组机制，分析其在矩阵乘法 GEMM、Transformer Attention KV Cache、以及端到端推理部署中的优化策略。提供 6 个可生产级别的代码示例（Gemm 4x8分块、fp16/Int8量化、FlashAttention RVV归约、q4_K_M反量化），并给出 SiFive P870 上的性能基准对比（相对标量加速 7.2x）。
