@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00206273,
 author = {中村, 朋生 and 小泉, 透 and 出川, 祐也 and 入江, 英嗣 and 坂井, 修一 and 塩谷, 亮太 and Tomoki, Nakamura and Toru, Koizumi and Yuya, Degawa and Hidetsugu, Irie and Shuichi, Sakai and Ryota, Shioya},
 issue = {1},
 month = {Jul},
 note = {命令キャッシュミスや branch target buffer (BTB) ミスは近年のアプリケーションにおける性能上のボトルネックであり，それらの解消を目指して多くの命令プリフェッチャが提案されてきた．これらのプリフェッチャが有効に働くためには，プリフェッチ距離を大きく取り十分早いタイミングでプリフェッチを発行する事が重要である．加えて，我々はプリフェッチ距離を大きくすることで，プリフェッチタイミングが改善するだけでなくカバレッジが向上することを発見した．そこで，我々は大きいプリフェッチ距離によって得られる効果を活かす Distant Jolt（D-JOLT） プリフェッチャを提案する．D-JOLT は関数呼び出し履歴から生成したシグニチャによる学習を行うプリフェッチャである．D-JOLT は，予測精度の異なるプリフェッチャのハイブリッド構成と，連続リターン命令の回数を組み込んだシグニチャによって高い精度で遠い未来の予測を実現する．The First Instruction Prefetching Championship で配布されたトレースを用いて D-JOLT を評価し，プリフェッチを行わないモデルに対して 52.0%，最新のプリフェッチャに対して 21.5% の性能向上を達成した．, Instruction cache misses and branch target buffer (BTB) misses are performance bottlenecks in recent applications, and many instruction prefetchers have been proposed to eliminate them. In order for these prefetchers to work effectively, it is important to issue prefetch at a sufficiently early timing using a long prefetch distance. In addition, we found that increasing the prefetch distance improves not only the prefetch timing but also the coverage. Therefore, we propose a D-JOLT prefetcher that takes advantage of a large prefetch distance. D-JOLT is a prefetcher that learns and prediction by signatures using the information of function calls. D-JOLT achieves highly accurate prediction of a distant future with a hybrid configuration of prefetchers with different prediction accuracy and a signature that uses the number of consecutive return instructions. We evaluated D-JOLT with traces distributed in The First Instruction Prefetching Championship, and D-JOLT achieves a 52.0% performance improvement over a processor without an instruction prefetching and a 21.5% performance improvement over the state of the art prefetcher.},
 title = {プリフェッチ距離の性質に着目した命令プリフェッチャ},
 year = {2020}
}