执行于AI Core上的指令队列主要包括如下几类，即：
- Vector指令队列（V）
- Matrix指令队列（M）
- 存储移动指令队列（MTE2、MTE3）。
不同指令队列间的相互独立性和可并行执行性，是double buffer优化机制的基石。
矢量计算CopyIn、CopyOut过程使用存储移动指令队列（MTE2、MTE3），Compute过程使用Vector指令队列（V），意味着CopyIn、CopyOut过程和Compute过程是可以并行的。
如图1所示，考虑一个完整的数据搬运和计算过程，CopyIn过程将数据从Global Memory搬运到Local Memory，Vector计算单元完成计算后，经过CopyOut过程将计算结果搬回Global Memory。
在此过程中，数据搬运与Vector计算串行执行，Vector计算单元无可避免存在资源闲置问题。举例而言，若CopyIn、Compute、CopyOut三阶段分别耗时t，则Vector的时间利用率仅为1/3，等待时间过长，Vector利用率严重不足。
为减少Vector等待时间，double buffer机制将待处理的数据一分为二，比如Tensor1、Tensor2。如图2所示，当Vector对Tensor1中数据进行Compute时，Tensor2可以执行CopyIn的过程；而当Vector切换到计算Tensor2时，Tensor1可以执行CopyOut的过程。由此，数据的进出搬运和Vector计算实现并行执行，Vector闲置问题得以有效缓解。
总体来说，double buffer是基于MTE指令队列与Vector指令队列的独立性和可并行性，通过将数据搬运与Vector计算并行执行以隐藏数据搬运时间并降低Vector指令的等待时间，最终提高Vector单元的利用效率，您可以通过为队列申请内存时设置内存块的个数来实现数据并行，简单代码示例如下：
pipe.InitBuffer(inQueueX, 2, 256);
需要注意：
多数情况下，采用double buffer能有效提升Vector的时间利用率，缩减算子执行时间。然而，double buffer机制缓解Vector闲置问题并不代表它总能带来整体的性能提升。例如：
- 当数据搬运时间较短，而Vector计算时间显著较长时，由于数据搬运在整个计算过程中的时间占比较低，double buffer机制带来的性能收益会偏小。
- 又如，当原始数据较小且Vector可一次性完成所有计算时，强行使用double buffer会降低Vector计算资源的利用率，最终效果可能适得其反。
因此，double buffer的性能收益需综合考虑Vector算力、数据量大小、搬运与计算时间占比等多种因素。
