パーセプトロン分岐予測における冗長入力付加の効果

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2005-11-30
• タイトル: パーセプトロン分岐予測における冗長入力付加の効果
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Effects of Introducing Redundant History in Perceptron Branch Prediction
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学情報工学科
• 著者所属: 電気通信大学情報工学科
• 著者所属: 電気通信大学情報工学科
• 著者所属: 電気通信大学情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science The University of Electro-Communications
• 著者名: 澁川誠; 二ノ宮, 康之; 阿部, 公輝; 小林, 聡
• 著者名(英): Akira, Shibukawa; Yasuyuki, Ninomiya; Koki, Abe; Satoshi, Kobayashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Perceptron branch predictors have been attracting attentions because of their high prediction accuracy. However, perceptron predictors have a disadvantage that linearly inseparable patterns can not be learned. To overcome the drawback, ideas of introducing correlations among past branch behaviors to perceptrons as redundant inputs have been proposed. But studies on what factors affect on branch accuracy in introducing redundant inputs are insufficient. This paper investigates by simulation effects of two factors on prediction accuracy of perceptron branch predictors: length of branch history used for generating correlations and range within which correlations are formed. Results reveal that when branch history used for generating correlations is short, prediction accuracy rather decreases. For improving the prediction accuracy, long enough part of branch history needs to be used and correlations need to be formed within wide enough range. In case of 64 bit GHR, redundant inputs reduce the miss prediction rate of original perceptron predictor by 10 %.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096105
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ（ARC）; 巻 2005, 号 120(2005-ARC-165), p. 15-20, 発行日 2005-11-30
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会