値予測を利用した分岐予測機構

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2001-11-15
• タイトル: 値予測を利用した分岐予測機構
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Branch Prediction Mechanism via Value Prediction
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 高性能アーキテクチャ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科／現在，株式会社メルコ
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科／現在，沖電気工業株式会社
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科／現在，日本電気株式会社
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University/Presently with MELCO INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University/Presently with Oki Electric Industry Co.,Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University/Presently with NEC Co.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University
• 著者名: 片山, 清和; 戸田, 聡; 中村, 幸司; 布施, 裕基; 安藤, 秀樹; 島田, 俊夫
• 著者名(英): Kiyokazu, Katayama; Satoru, Toda; Kouji, Nakamura; Yuki, Fuse; Hideki, Ando; Toshio, Shimada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 命令の実行結果を予測する値予測は，将来のスーパスカラ・プロセッサには必須の技術となると思われる．本論文では，値予測を分岐予測に利用する機構を提案する．これにより，値予測はデータ依存の緩和だけでなく，制御依存の緩和にも利用できる．本機構は，分岐命令のオペランドとオペコードを予測し，分岐方向を予測するものである．本機構は従来の分岐予測機構とのハイブリッドで用い，従来の分岐予測がとらえている相関に加え，値予測がとらえることができる相関を利用して予測精度を改善する．SPECint95 ベンチマークを用いた評価の結果，4K バイトのgshare に対し，最大2.55%ポイント，平均0.84%ポイント予測精度を改善できることを確認した．また，この予測精度の改善により，今日のスーパスカラ・プロセッサの性能は最大5.95%，平均2.43%向上し，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スカラ・プロセッサでは最大14.14%，平均6.09%の速度向上が得られることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Value prediction that predicts the results of instructions will be an essential technique for the future superscalar processors. This paper proposes a branch prediction mechanism that uses value prediction. This approach allows value prediction to be used to remove control dependences as well as data dependences. Our mechanism predicts operand values and op-code of a branch, and then predicts its outcome. Our mechanism is incorporated in a hybrid predictor with conventional branch predictors. This organization improves prediction accu-racy by exploiting the correlations value prediction can capture in addition to the correlations conventional branch prediction can capture. Our evaluation results show that our hybrid branch predictor improves prediction accuracy by a maximum amount of 2.55% point or an average of 0.84% point over 4 K-byte gshare on SPECint95 benchmarks. This improvement of the prediction accuracy contributes to the performance of a current superscalar processor by a maximum of 5.95% or by an average 2.43%, and that of a future superscalar processor with a wider instruction issue and a deeper pipeline by a maximum of 14.14% or by an average 6.09%.
• 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: AA11560614
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌ハイパフォーマンスコンピューティングシステム（HPS）; 巻 42, 号 SIG12(HPS4), p. 22-36, 発行日 2001-11-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会