値予測の軽量効率化方式の提案と評価
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概要
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値予測はデータ依存関係を投機的に解消することで並列度を抽出する手法である.これまでに予測精度を高めるための種々の方式が提案されているが,そのために必要なハードウェア量とレイテンシが大きく実装が困難なため,値予測は現実のものとなっていない.なかでも予測履歴テーブルは大きなハードウェアを必要とするためこの問題が顕著である.テーブルのタグや予測値のビット数,エントリ数を制限してハードウェア量を削減すればハードウエア量などの問題はなくなるが,これにともなう容量性ミスによる性能向上率の低下が問題となる.本論文では,値予測を現実のプロセッサに適用するための技術として,静的に命令を分類し,予測候補から除外する命令を選択することで総予測命令数を削減し,値予測履歴テーブルのエントリ数を削減しても性能が低下しないですむ方式を提案し,初期的な評価を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-05-15
著者
-
田中 英彦
情報セキュリティ大学院大学
-
田中 英彦
東大
-
坂井 修一
東京大学大学院工学系研究科
-
田中 英彦
東京大学大学院工学系研究科
-
飯塚 大介
東京大学大学院工学系研究科
-
飯塚 大介
東京大学大学院工学系研究科:現在 日立製作所中央研究所
-
デムス バルリニコ
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
坂井 修一
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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