와이드 이슈 프로세서에서 이슈별 스트라이드 값 예측기 모험적 갱신을 적용한 혼합형 예측기
A Hybrid Predictor using Stride Value Predictor Speculative Updates per Issue on Wide-Issue Processors
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초록
슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성((Instruction Level Parallesim, :ILP)을 활용하여 명령들 사이에 존재하는 제어종속과 데이터 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블의 갱신이 테이블의 참조 속도를 따라가지 못하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때까지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 명령어 이슈인 스트라이드 값 예측기 모험적 갱신을 적용한 혼합형 예측기를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마크로 시뮬레이션하고, 명령어 이슈(4,8,16)별로 예측률, 예측정확도, 성능향상을 평가한다.
Abstract
In a Superscalar Processor, it is essential to overcome the control dependency and data dependency between instructions by using the instruction level parallelism (ILP). The recent value predictors have a tendency to degrade performance according to the growth of the processor's instruction issue rate. This paper proposes a hybrid predictor that is instruction issue updating speculatively the value of the table without having to wait until the results of the instruction come out to reduce the performance degradation. To verify the validity of the proposed approach, we implement the predictor in SimpleScalar simulator and simulate it with SPECint95 benchmark. We also evaluate the prediction rate, the prediction accuracy, and the performace improvement using the instruction issue (4, 8, 16).
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