负载驱动分支预测器 (LDBP)
硬件体系结构
2020-09-22 v1
摘要
依赖于难以预测的加载数据的分支指令是分支误预测的主要来源。当前最先进的基于历史的分支预测器对这些分支的预测准确率很低。先前的研究支持这一观察，其表明将 256-KBit 基于历史的分支预测器增大至 1-MBit 版本仅使分支误预测减少 10%。我们提出新颖的负载驱动分支预测器(LDBP)，专门面向依赖于一条加载指令的难以预测的分支。尽管随机加载数据决定了这些分支的结果，但多数此类数据的加载地址具有可预测模式。这是数组与映射等数据结构中可观测的模板。我们的预测器模型利用此行为提前触发与分支相关的未来加载，并利用其数据预测分支结果。可预测加载被追踪，分支指令的预计算结果为缓冲以进行预测。实验结果表明，相较于独立的 256-Kbit IMLI 预测器，当 LDBP 辅以 150-Kbit IMLI 时，对于来自 SPEC CINT2006 与 GAP 基准测试套件的基准程序，其平均分支误预测降低 20%，平均 IPC 提升 13.1%。
引用
@article{arxiv.2009.09064,
title = {Load Driven Branch Predictor (LDBP)},
author = {Akash Sridhar and Nursultan Kabylkas and Jose Renau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09064},
year = {2020}
}
备注
12 pages