To improve the performance of wide-issue superscalar processors, it is essential to increase the width of instruction fetch and the issue rate. Removal of control hazard has been put forward as a significant new source of instruction-level parallelism for superscalar processors and the conditional branch prediction is an important technique for improving processor performance. Branch mispredictions, however, waste a large number of cycles, inhibit out-of-order execution, and waste electric power on mis-speculated instructions. Hence, the branch predictor with higher accuracy is necessary for good processor performance. In global-history-based predictors like gshare and GAg, many mispredictions come from commit update of the branch history. Some works on this subject have discussed the need for speculative update of the history and recovery mechanisms for branch mispredictions. In this paper, we present a new mechanism for recovering the branch history after a misprediction. The proposed mechanism adds an age_counter to the original predictor and doubles the size of the branch history register. The age_counter counts the number of outstanding branches and uses it to recover the branch history register. Simulation results on the SimpleScalar 3.0/PISA tool set and the SPECINT95 benchmarks show that gshare and GAg with the proposed recovery mechanism improved the average prediction accuracy by 2.14% and 9.21%, respectively and the average IPC by 8.75% and 18.08%, respectively over the original predictor.
Pipelines of processor have been growing deeper and issue widths wider over the years. If this trend continues, branch misprediction penalty will become very high. Branch misprediction is the single most significant performance limiter for improving processor performance using deeper pipelining. Therefore, more accurate branch predictor becomes an essential part of modem processors for FAFF(Food, Agriculture, Forestry, Fisheries)Information Processing. In this paper, we propose a branch prediction mechanism, using variable length history, which predicts using a bank having higher prediction accuracy among predictions from five banks. Bank 0 is a bimodal predictor which is indexed with the 12 least significant bits of the branch PC. Banks 1,2,3 and 4 are predictors which are indexed with different global history bits and the branch PC. In simulation results, the proposed mechanism outperforms gshare predictors using fixed history length of 12 and 13, up to 6.34% in prediction accuracy. Furthermore, the proposed mechanism outperforms gshare predictors using best history lengths for benchmarks, up to 2.3% in prediction accuracy.
분기 명령어에 대한 예측 정확도는 시스템의 전체 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 분기 정보의 추측적 사용은 미완료 분기에 대한 히스토리 정보를 추측적으로 사용하여 분기 예측을 수행한다. 이러한 방식은 분기 명령어의 가장 최근 기록을 일관되게 사용할 수 있도록 도와주기 때문에 분기 예측의 정확도 향상에 크게 기여한다. 하지만 미완료 분기 히스토리는 올바르지 못한 정보일 수 있으며, 이런 경우 적절한 복구기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 분기 정보의 추측적 사용에 대한 성능 향상의 정도를 살피고, 분기 정보의 추측적 사용에 대한 필요성을 제시한다. 아울러, 분기 정보의 추측적 사용으로 인해 요구되는 적절한 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기와 지역 분기 히스토리를 사용하는 분기 예측기에 각각 적용 될 수 있는 방식들이다. 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안된 기법이 최대 5.64%의 성능향상을 제공하였다. 아울러 프로그램 수행의 정확성을 해치지 않으면서 기존의 연구와 비교하여 90% 이상의 하드웨어 요구량의 감소를 가져왔다.
This paper presents a prediction structure with a Hybrid Dynamic Branch Prediction (HDBP) scheme which decreases the number of stalls. In the application, a branch history register is dynamically adjusted to produce more unique index values of pattern history table (PHT). The number of stalls is also reduced by using the modified gshare predictor with a long history register folding scheme. The aliasing rate decreased to 44.1% and the miss prediction rate decreased to 19.06% on average compared with the gshare branch predictor, one of the most popular two-level branch predictors. Moreover, Compared with the gshare, an average improvement of 1.28% instructions per cycle (IPC) was achieved. Thus, with regard to the accuracy of branch prediction, the HDBP is remarkably useful in boosting the overall performance of the superscalar processor.
최근, 프로세서의 파이프라인 깊이와 이슈 폭이 점차로 증가함에 따라 분기예측 실패에 의한 페널티가 더욱 증가하고 있다. 분기예측 실패는 프로세서 성능을 개선하는데 가장 심각한 성능 장애 요소이다. 따라서 좀 더 정확한 분기 예측기는 최신 프로세서들에게 필수적이다. 많은 분기예측기들은 분기 명령의 주소와 고정 분기히스토리 길이로 예측을 수행한다. 최적의 분기히스토리 길이는 프로그램과 프로그램에 있는 분기 명령에 따라 달라지므로 고정 분기히스토리를 사용하는 예측기들은 잠재적 성능을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 5개 뱅크로부터의 예측 중 가장 높은 예측정확도를 갖는 뱅크로 예측하는 가변 길이 분기 히스토리를 사용하는 분기예측 메커니즘을 제안한다. 뱅크 0는 분기 명령의 주소만을 사용하여 인덱스 하는 bimodal 예측기이고, 나머지 뱅크는 다른 히스토리 길이와 분기 명령 PC로 인덱스 하는 예측기이다. 실험결과 제안한 메커니즘은 12, 13의 고정 히스토리 길이를 사용하는 gshare보다 최대 6.34% 예측 정확도를 개선시켰고, 각 벤치마크에 대한 최적의 히스토리 길이를 사용하는 gshare와 비교해도 최대 2.3% 개선시켰다.
조건 분기예측은 프로세서 성능 개선을 위한 중요한 기술이다 그러나, 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. 따라서 높은 정확도를 갖는 분기 예측기는 좋은 성능을 갖는 프로세서를 위해 중요하다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신 (commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 그런 문제를 해결하기 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구의 필요성이 제시되었고, 연구 되었다. 본 논문에서는 분기예측실패 발생 후 분기 히스토리를 복구하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. 제안한 복구 메커니즘은 기존 분기예측기에 age_counter를 추가하고 분기 히스토리 레지스터 크기를 2배로 확장시킨다. age_counter는 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용한다. Simplescalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘을 gshare와 GAg 예측기에 적용하였을 때 예측 정확도와 프로세서 성능을 개선시킬 수 있었음 을 보여준다. GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 9.21$\%$와 2.14$\%$가 개선되었고, WC는 18.08$\%$와 8.75$\%$ 개선되었다.
본 논문은 분기 예측을 지원하는 임베디드 코어 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 동적 분기 예측모듈에 히스토리/분기방향 flag가 추가된 BTAC(Branch Target Address Cache)를 포함하여 타겟 어플리케이션의 수행 속도를 향상 시킬 수 있도록 하였다. 시뮬레이션으로부터 해당 어플리케이션의 분기 정보를 추출하고 이를 토대로 BHT(Branch History Table)와 BTAC의 entry를 결정한다. 제안된 분기 예측의 효율성을 검증하기 위해서 동적 분기 예측 모듈을 포함하는 ARM9TDMI 코어를 SMDL로 기술하고 코어를 생성하였다. 실험 결과는 entry의 수에 따라 면적은 60%까지 증가하였고 어플리케이션의 수행 사이클과 BTAC의 miss rate는 평균 1.7%, 9.6%씩 감소하였다.
분기 히스토리는 분기 예측기의 주된 입력 요소로 사용된다. 따라서 적절한 분기 히스토리의 사용은 분기 예측의 정확도 향상에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 향상시키기 위한 방법의 하나로, 명령어의 연관성 분석을 통한 선별적 분기 히스토리 사용 기법을 제안한다. 우선, 본 논문에서는 명령어의 연관성을 분석하는 세 가지 서로 다른 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 명령어의 레지스터 쓰기 연산에 기반하는 방법, 분기 명령어의 참조 레지스터에 기반하는 방법, 그리고 이들 두 가지 방식을 상호 결합하는 방법이다. 또한, 제안된 세 가지 알고리즘의 실질적 구현을 위해 이를 적용할 수 있는 가변 입력 gshare 예측기를 제안한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 세 가지 알고리즘의 특징 및 장단점을 비교 분석한다. 특히, 기존의 고정된 입력을 사용하는 방식과 비교하여 제안된 기법의 성능 향상의 정도를 분석하며, 사전 프로파일링을 통해 얻어진 최적의 입력에 대한 성능상의 차이도 소개한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
제4권5호
/
pp.366-370
/
2015
This paper proposes a method for improving a branch predictor for the extendable instruction set computer (EISC) processor. The original EISC branch predictor has several shortcomings: a small branch target buffer, absence of a global history, a one-bit local branch history, and unsupported prediction of branches following LERI, which is a special instruction to extend an immediate value. We adopt a G-share branch predictor and eliminate the existing shortcomings. We verified the new branch predictor on a field-programmable gate array with the Dhrystone benchmark. The newly proposed EISC branch predictor also accomplishes higher branch prediction accuracy than a conventional branch predictor.
History will be defined as a science on human beings in both space and time(des hommes dans le temps et l'espace). Navigational History is a premise to compose Maritime History. Maritime History is a branch of General History which is classified on the basis of space and will be definded as a branch of history to examine 'inter-realtions between maritime affairs and inland affairs'. Then, what kind of 'go by sea'can be a subject of Navigational History ? A research-subject of Navigational History must be navigation rather than sail or voyage. Because while 'sail' means to 'passive and noncommercial sailing' and voyage means to journeyin a general sense that includes sail and navigation, navigation means to indicate ' to go from one place to another in a ship' adn 'to convoy goods by water'. Then, how can we define Navigation History? Navigational History in a narrow sense is to be a field of studying 'process of development of nautical science and seamanship on the side of History ofScience and Techique, whereas Navigational History in a broad sense is to be a field of analyzing 'effects of historical navigation upon history on the side of General History. On studying Navigational History in a narrow sense, there are signifiacances of disclosing what the development of nautical instruments and arts of navigation have played a role in history. Navigational History in a broad sense is a branch of General History to study effects of historical navigation upon history. In conclusion, the significance of studying Navigation History is to disclose process of developmentof arts of navigation, and on the basis of this study is to reveal how the human elements operate in historical navigation. In short, it should not cease to study Navigational History in a narrow sense, and should enlarge its perspective of research toward Navigational History in a broad sense.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.