【摘 要】
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当今世界的主流计算机大多采用超标量、深度流水的技术,控制也越来越复杂,一条指令的预测失误很可能会导致几个甚至几十周期的处理器中断,从而降低处理器的性能。因此如何用
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当今世界的主流计算机大多采用超标量、深度流水的技术,控制也越来越复杂,一条指令的预测失误很可能会导致几个甚至几十周期的处理器中断,从而降低处理器的性能。因此如何用尽量小的代价获得令人满意的预测成功率,成为计算机体系结构研究的一个重要领域。目前分支预测研究的重点是动态分支预测技术,采用学科交叉的观点,提出新的预测算法。算法的研究主要包括分支历史信息的处理,分支指令地址的映射,状态转换等。还要考虑硬件开销,实现的复杂性问题。本文基于近年来国内外分支预测方法的研究分析,提出了一种对动态两级自适应分支预测进行改进的新方法,即基于双模结构的双模预测器。程序中的很多指令是相关的,我们可以根据其它转移指令的结果来预测当前转移指令的结果,这种存在于转移指令之间的相关称为转移间相关。也可以根据局部转移历史(如转移指令自身以前的转移结果)来预测一条转移指令的结果,这种存在于单一指令的多个转移结果之间的相关称为转移内相关。双模预测器能同时根据指令转移间相关和转移内相关进行转移预测,从而获得更高的预测精度。在分析双模预测器结构的同时,本文还对其性能进行了测试。数据表明,与传统的静态分支预测方法相比,双模预测器的地址和方向命中率有了很大的提高。
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