• 제목/요약/키워드: 명령레벨 병렬성

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목적 코드 레벨에서의 벡터화 기법 (A Vectorization Technique at Object Code Level)

  • 이동호;김기창
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.1172-1184
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    • 1998
  • 명령어 재배치는 ILP(Instruction Level Parallelism) 프로세서의 병렬성을 활용하는 주요한 코드 최적화 기법이다. 명령어 재배치 알고리즘을 루프(loop)에 적용하면서 서로 다른 반복(iteration) 사이의 동시 수행 가능한 명령어들이 인접한 위치로 모여지는 소프트웨어 파이프라인(software pipeline)된 루프가 얻어진다. 그러나 루프로부터 병렬성을 추출하는 소프트웨어 파이프라인 방법은 주로 명령어사이의 자료 종속성에 근거하여 스케줄링을 수행하므로 그 자체에 무한한 병렬성을 가지고 있는 벡터 루프의 경우 그 병렬성을 충분히 드러내지 못한다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 벡터루프에 대해 프로그램의 목적 코드 레벨에서 행해질 수 있는 새로운 벡터 스케줄링 방법을 제안한다. 벡터 스케줄링 방법은 프로그램의 목적 코드 레벨에서 루프의 구조나 반복 조건, 그리고 자료 종속성 등에 대한 전체적인 정보에 기반하여 스케줄링을 수행함으로써 소프트웨어 파이프라인 방법보다 프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 벡터 스케줄링을 수행한 결과를 전통적인 소프트웨어 파이프라인 방법에 대해 생산된 병렬 루프의 결과와 수행속도 측면에서 비교한다.

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슈퍼스칼라 프로세서에서 예상 테이블의 모험적 갱신과 명령어 실행 유형의 정적 분류를 이용한 혼합형 결과값 예측기 (A Hybrid Value Predictor using Speculative Update of the Predictor Table and Static Classification for the Pattern of Executed Instructions in Superscalar Processors)

  • 박홍준;조영일
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권1호
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    • pp.107-115
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    • 2002
  • 데이타 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(stale) 데이타로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.