×

基于路径的神经分支预测器中用于减少管道开销的模路径历史。 (英语) Zbl 1147.68417号

摘要:神经刺激性分支预测因子的分支预测失误率很低。然而,以前提出的实现具有多种特性,这使得它们在未来的高性能处理器中实现具有挑战性。特别地,基于路径的神经预测器(PBNP)和分段线性预测器(PWL)需要深度流水线和额外的区域来支持用于预测错误恢复的检查点。PBNP预测器的复杂性源于这样一个事实,即决定表数和管道级数的路径历史长度等于历史长度,对于高精度来说,历史长度通常非常长。我们建议通过一种称为模路径历史的新技术将路径历史长度与结果历史长度解耦。通过允许更短的路径历史,我们可以用更少的表和管道阶段来实现PBNP和PWL预测器,同时仍然利用传统的长分支结果历史。

MSC公司:

68M99型 计算机系统组织
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Jiménez,D.A.,Lin,C.:动态分支预测的神经方法。ACM事务处理。计算。系统。20(4), 369–397 (2002) ·Zbl 05456656号 ·数字对象标识代码:10.1145/571637.571639
[2] Jiménez,D.A.:基于路径的快速神经分支预测。收录:第36届国际微建筑研讨会论文集,第243-252页,美国加利福尼亚州圣地亚哥,2003年12月
[3] Jiménez,D.A.:分段线性分支预测。摘自:第32届计算机体系结构国际研讨会论文集,第382-393页,美国威斯康星州麦迪逊,2005年6月
[4] Desmet,V.:Vandierendonck,H.,De Bosschere,K.:由冗余历史偏差感知器预测器融合的2bcgswake预测器。收录:2004年12月于美国俄勒冈州波特兰举行的第一届锦标赛分会预测比赛记录,第1-4页
[5] Loh,G.H.:弗兰肯预测器。收录:2004年12月于美国俄勒冈州波特兰举行的第一届锦标赛分会预测比赛记录,第1-4页
[6] Tarjan,D.,Skadron,K.:在感知器分支预测中合并路径和gshare索引。ACM事务处理。建筑师。代码优化2(3),280–300(2005)·Zbl 05446963号 ·doi:10.1145/1089008.1089011
[7] Gao,H.,Zhou,H.:自适应信息处理:改进感知器预测器的有效方法。收录:2004年12月于美国俄勒冈州波特兰举行的第一届锦标赛分会预测比赛记录,第1-4页
[8] Seznec,A.,Fraboulet,A.:指令块地址生成的有效提前流水线。摘自:2003年5月于美国加利福尼亚州圣地亚哥举行的第30届计算机体系结构国际研讨会论文集
[9] Co,M.,Weikle,D.A.B.,Skadron,K.:用于评估分支预测器能效的不败公式。摘自:《复杂高效设计研讨会论文集》,美国威斯康星州麦迪逊,2005年6月
[10] Yeh,T.-Y.,Patt,Y.N.:二级自适应分支预测。摘自:《第24届国际微建筑研讨会论文集》,第51-61页,美国新墨西哥州阿尔伯克基,1991年11月
[11] McFarling,S.:组合分支预测。TN 36,康柏计算机公司西部研究实验室(1993年)
[12] Jiménez,D.A.,Keckler,S.W.,Lin,C.:延迟对分支预测因子设计的影响。载:《第33届微建筑国际研讨会论文集》,第4-13页,美国加利福尼亚州蒙特雷,2000年12月
[13] Ghose,K.,Kamble,M.B.:使用子银行、多行缓冲区和位线分段降低超标量处理器缓存的功耗。摘自:低功耗电子与设计国际研讨会论文集,第70-75页,美国加利福尼亚州圣地亚哥,1999年8月
[14] Seznec,A.,Felix,S.,Krishnan,V.,Sazeides,Y.:αEV8条件分支预测器的设计权衡。附:第29届计算机体系结构国际研讨会论文集,安克雷奇,阿拉斯加州,美国
[15] Stark,J.、Evers,M.、Patt,Y.N.:可变长度路径分支预测。ACM SIGPLAN公告33(11)、170–179(1998)·doi:10.1145/291006.291042
[16] Seznec,A.:O-G测量历史长度分支预测值分析。摘自:第32届计算机体系结构国际研讨会论文集,美国威斯康星州麦迪逊,2005年6月
[17] Michaud,P.:一个类PPM、基于标记的预测因子。J.仪器水平平行。7, 1–10 (2005)
[18] Seznec,A.,Michaud,P.:(部分)TAgges GEometric历史长度分支预测案例。J.仪器水平平行。8, 1–23 (2006)
[19] Austin,T.、Larson,E.、Ernst,D.:SimpleScalar:计算机系统建模的基础设施。IEEE Micro Magaz公司。第59-67页,2002年2月
[20] Guthaus,M.R.、Ringenberg,J.S.、Ernst,D.、Austin,T.M.、Mudge,T.、Brown,R.B.:MiBench:一个免费的、具有商业代表性的嵌入式基准套件。收录于:《第四届工作量表征研讨会论文集》,第83–94页,美国德克萨斯州奥斯汀,2001年12月
[21] Lee,C.,Potkonjak,M.,Mangione-Smith,W.H.:MediaBench:多媒体和通信系统评估和综合工具。摘自:第30届国际微建筑研讨会论文集,第330-335页,美国北卡罗来纳州三角研究公园,1997年12月
[22] Perelman,E.,Hamerly,G.,Calder,B.:选取统计上有效的早期模拟点。摘自:《2003年并行体系结构和编译技术国际会议论文集》,第244-255页,美国洛杉矶新奥尔良,2004年9月
[23] Larson,E.、Chatterjee,S.、Austin,T.:MASE:用于详细微体系结构建模的新型基础设施。摘自:2001年11月于美国亚利桑那州图森举行的2001年系统和软件性能分析国际研讨会论文集,第1-9页
[24] Gochman,S.、Ronen,R.、Anati,I.、Berkovitz,A.、Kurts,T.、Naveh,A.、Saeed,A.、Sperber,Z.、Valentine,R.C.:英特尔奔腾M处理器:微体系结构和性能。英特尔技术。J.7(2)(2003)
[25] Shivakumar,P.,Jouppi,N.P.:CACTI 3.0:集成时间、功率和区域模型。TR 2001/2,康柏计算机公司西部研究实验室(2001)
[26] Mulder,J.M.、Quach,N.T.、Flynn,M.J.:片上存储器的面积模型及其应用。IEEE J.固态电路。26(2), 98–106 (1991) ·数字对象标识代码:10.1109/4.68123
[27] 第一届JILP锦标赛分会预测比赛(CBP-1)。http://www.jilp.org/cb . 2004年12月5日访问
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。