Object recognition is a challenging application for high-performance computing. Currently, the superscalar architecture dominates todays microprocessor marketplace. As more transistors are integrated onto larger die, however, an on-chip multiprocessor is regarded as a promising alternative to the superscalar microprocessor. This paper examines the behavior of the object recognition on the on-chip multiprocessor, which will be employed in general-purpose parallel machines. To obtain the performance characteristics of the microprocessor, a program-driven simulator and its programming environment were developed. The simulation results showed that the on-chip multiprocessor can exploit thread level parallelisms effectively and offer a promising architecture for the object recognition application.
To improve the performance of wide-issue Superscalar microprocessors, it is essential to increase the width of instruction fetch and issue rate. Data dependences are major hurdle to exploit ILP(Instruction-Level Parallelism) efficiently, so several related works have suggested that the limits imposed by data dependences can be overcome to some extent with the use of the data value prediction. But the suggested mechanisms may access the same value prediction table entry again before they have been updated with a real data value. They will cause incorrect value prediction by using stable data and incur misprediction penalty and lowering performance. In this paper, we propose a new hybrid value predictor which achieve high performance by reducing stale data. Because the proposed hybrid value predictor can update the prediction table speculatively, it efficiently reduces the number of mispredicted instruction due to stable due to stale data. For SPECint95 benchmark programs on the 16-issue superscalar processors, simulation results show that the average prediction accuracy increase from 59% for non-speculative update to 72% for speculative update.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.544-546
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2004
조건부 실행 명령어는 분기명령어의 사용을 줄여 분기 명령어 예측 실패로 인한 프로세서의 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 조건부 실행 명령어는 순차적 프로세서를 위하여 설계되었기 때문에, 고성능 비순차적 프로세서에서는 적용할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 슈퍼스칼라 프로세서 구조를 최소한의 변경을 통하여 조건부 실행 명령어의 비순차 실행을 지원하는 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조를 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터를 작성 성능을 검증하였다. 그 결과 제안된 구조를 통하여 프로세서의 성능을 27% 이상 향상시킬 수 있다
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.10-12
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2001
와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 명령어 수준 병렬성을 이용하여 성능을 향상시키기 위하여 데이터 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기의 성능을 비교분석 한다. 먼저 값 예측기 종류별로 성능을 측정한다 그리고 테이블의 갱신시점, 트레이스 캐시 유무 및 명령윈도우 크기에 따른 값 예측기의 성능영향을 평가분석 한다. 성능분석 결과 최근 값 예측기가 간소한 하드웨어 구성에도 불구하고 우수한 성능을 보였다. 그리고 예측테이블 갱신시점과 트레이스캐시의 사용이 값 예측기의 성능향상에 영향을 주었다.
Value prediction of instruction issue width in superscalar processor is a technique to obtain performance gains by supplying earlier source values of its data dependent instructions using predicted value of a instruction. In this paper, the mean performance improvement by predictor as well as prediction accuracy and prediction rate are moaned and assessed by comparison and analysis of value predictor that instruction issue width(4,8,16) in parallel and run by predicting value, which is for performance improvements of ILP[4]. The experiment result show the superiority hight performance of 8-issue.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.11
no.2
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pp.3-12
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2001
Currently, the superscalar architecture dominates todays microprocessor marketplase. As, more transistors are integrated onto larger die, however, an on-chip multiprocessor is regarded as a promising alternative to the superscalar microprocessor. This paper examines the behavior of the next generation block encryption algorithms RC6 and Rijndael on the on-chip multiprocessing microprocessor. Based on the simulation results by using a program-driven simulator, the on-chip multiprocessor can exploit thread level parallelism effectively and overcome the limitation of instruction level parallelism in the next generation block encryption algorithms.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.685-687
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2002
고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘을 제안한다. 제안된 복구 방식은 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 재이슈하여 불필요한 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다. 또한 기존의 방식들처럼 잘못 예측된 명령에 종속적인 명령들의 한번에 병렬로 검색하지 않고 명령들의 종속체인을 따라 순차적으로 검색함으로써 프로세서의 클럭 사이클에 영향을 미치지 않으면서 하드웨어의 구현의 복잡성을 줄인다.
Control independence has been put forward as a new significant source of instruction-level parallelism for superscalar processors. In branch prediction mechanisms, all instructions after a mispredicted branch have to be squashed and then instructions of a correct path have to be re-fetched and re-executed. This paper presents a new branch misprediction recovery mechanism to reduce the number of instructions squashed on a misprediction. Detection of control independent instructions is accomplished with the help of the static method using a profiling and the dynamic method using a control flow of program sequences. We show that the suggested branch misprediction recovery mechanism improves the performance by 2~7% on a 4-issue processor, by 4~15% on an 8-issue processor and by 8~28% on a 16-issue processor.
Value prediction is a technique to obtain performance gains by supplying earlier source values of its data dependent instructions using predicted value of a instruction. To fully exploit the potential of value speculation, however, the efficient recovery mechanism is necessary in case of value misprediction. In this paper, we propose a sequential and selective recovery mechanism for value misprediction. It searches data dependency chain of the mispredicted instruction sequentially without pipeline stalls and adverse impact on clock cycle time. In our scheme, only the dependent instructions on the predicted instruction is selectively squashed and reissued in case of value misprediction.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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