分岐方向の偏りを利用し破壊的競合を低減する分岐予測方式 (<特集>並列処理)

概要

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命令レベル並列性を利用する高性能プロセッサにおいては, 分岐予測機構の予測精度は性能に大きな影響を与える. 分岐予精度を制限する主たる要因は, 競合であることが知られている. これまで競合への対策として, その発生そのものを減少させる試みがなされてきた. しかしこの方策だけでは予測精度を改善するには限界がある. これに対して我々は, 競合の中でも予測に悪影響を与える破壊的な競合の削減に注目し, 競合が発生しても予測精度を大きく低下させないアプローチをとる. このアプローチに基づきsgshareと呼ぶ新しい予測機構を提案する. sgshareでは, パターン履歴テーブルを2つに分離し, 分岐方向の偏りが同一の分岐を一方のテーブルにのみマッピングすることにより, 破壊的な競合を無害な競合に変換する. IBS-Ultrixベンチマークを用いたシミュレーションにより評価をした結果, sgshareは従来のgshareと比較して, 約8Kバイトのハードウェア・コストにおいて, 0.05〜0.89%予測精度が向上することを確認した. また, この予測精度の改善により, プロセッサの性能は今日のスーパースカラ・マシンにおいて平均7.19%, より広い命令発行幅とより深いパイプラインを持つ将来のスーパースカラ・マシンにおいて平均14.6%速度が向上することを確認した.
1999-05-15

分岐方向の偏りを利用し破壊的競合を低減する分岐予測方式 (<特集>並列処理)

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