パーセプトロン分岐予測における冗長入力付加の効果(一般セッションB プロセッサ・アーキテクチャII)
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概要
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優れた予測精度を示すとして注目されているパーセプトロン分岐予測器は, 線形分離不可能なパターンを学習することができないという欠点を持つ.この欠点を克服するために分岐履歴の相関を冗長入力として加えたパーセプトロン分岐予測法が考案されているが, 予測精度の向上に最適な冗長入力の生成方法については研究が十分とはいえない.そこで, 冗長の生成に使用する分岐履歴の長さと, 履歴どうしの相関を形成する範囲が, 予測精度にどんな影響を与えるかについて, シミュレーションにより調べた.その結果, 冗長の生成に使用する分岐履歴が短いとかえって予測精度が悪化すること, 精度を向上させるには十分な長さの分岐履歴から冗長入力を生成する必要があること, さらに履歴どうしの相関を形成する範囲が大きいほうが予測精度が向上することが分かった.また, 64ビットのGHRを用いて冗長入力を付加する場合, 冗長を用いないパーセプトロン分岐予測器の平均予測ミス率を最大約10%低減することが分かった.
- 2005-11-30
著者
-
阿部 公輝
電気通信大学情報工学科
-
小林 聡
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻
-
二ノ宮 康之
電気通信大学情報工学科
-
阿部 公輝
電気通信大学 情報工学科
-
小林 聡
電気通信大学
-
澁川 誠
電気通信大学情報工学科
-
阿部 公輝
電気通信大学
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