• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.21-23
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• 1998

본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.235-238
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• 2003

Conventional stride predictor is useful for predicting data values which vary by a constant value. However, when the data values of shift, multiplication, and division instructions are predicted, the stride predictor can't show the best performance. Thus, we propose predictor using stride and shift to improve predictability. The predictor using stride and shift takes advantage of shift values as well as stride values, so that the overall coverage of prediction increases.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권8호
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• pp.741-751
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권11호
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• pp.601-612
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction)은 한 명령의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim, ILP)을 이용하는 기법이다. 값 예측기(value predictor)는 명령어 페치 시에 예측 테이블을 참조(lookup)하여 값을 예측하고, 명령의 실행 후 판명된 예측 결과에 따라 테이블을 갱신(update)하여 이 후의 참조를 대비한다. 그러나, 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 페치 및 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블이 갱신되기 전에 다시 같은 명령이 페치되어 갱신되지 못한 낡은 값(stale value)으로 예측되는 경우가 빈번히 발생하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때가지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이트 값 예측기(stride value predictor)를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하고 제안된 모험적 갱신의 스트라이드 예측기가 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.97-103
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• 2009

본 논문에서는 슈퍼스칼라에서 윈도우 크기에 따른 명령 페치율에 따라 혼합형 값 예측기의 성능을 평가한다. 일반적으로, 명령의 데이터 의존성은 명령의 페치수에 따라 증가된다. 그러므로, 명령 페치율이 증가할 때 값 예측기의 성능이 높다고 본다. 이러한 성능은 명령 페치 메카니즘인 컬랩싱 버퍼와 트레이스 캐쉬로 연구한다. 실험결과는 명령 윈도우 크기에 따른 명령 페치율 증가와 혼합형에서 non-tc 와 tc을 적용한 IPC와 예측률의 값 예측기의 성능 효과를 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.569-578
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• 2003

데이타 종속성은 명령어 수준 병렬성을 향상시키는데 중요한 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이타 종속을 제거하기 위하여 결과 값을 예상하는 방법이 연구되고 있다. 혼합형 결과 값 예측기는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만, 동일한 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 엔트리를 갖게되어 높은 하드웨어의 비용을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적 및 동적 분류 정보를 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 결과 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 반입 단계 동안 정적 분류 정보를 사용하여 적절한 예측기에 할당함으로써 테이블 크기를 효과적으로 감소시켰고 예상정확도를 향상시켰다. 또한 제안된 예측기는 동적 분류를 사용하여“Unknown”유형의 명령어에 가장 적절한 예측방법을 선택하도록 하여 예상 정확도를 더욱 향상시켰다. SimpleScaiar/PISA 툴셋과 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 평균 예상 정확도가 85.1%, 정적 및 동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.6%의 평균 예상 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권11호
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• pp.592-600
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입폭과 이슈율을 증가시키고 있다. 데이터 종속성은 ILP(Instruction-Level Parallelism)를 향상시키는데 주요 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 이러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 부적절(stale)한 데이터를 사용함으로써 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 부적절 데이터 사용을 줄여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 하이브리드 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 16-이슈폭 슈퍼스칼라 프로세서에서 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 모험적 갱신을 사용함으로써 모험적 갱신을 사용하지 않은 경우의 평균 예상 정확도 59%에 비해 평균 예상 정확도가 72%에 비해 평균 예상 정확도가 72%로 크게 향상되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2196-2203
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• 2000

As processor's operational frequency increases and processors execute multiple instructions per cycle, the processor performance becomes more dependent on the load operand referencing latency and the data dependency. To reduce the operand fetch latency and to increase ILP by breaking the data dependency, we propose a value-address hybrid predictor using a reasonable size prediction buffer and analyse the performance improvement by the proposed predictor. Through the extensive simulation of 5 benchmark programs, the proposed hybrid prediction scheme accurately predicts 62.72% of all loads which are 12.64% higher than the value prediction scheme and show its cost-effectiveness compared to the address predition scheme. In addition, we analyse the performance improvement achieved by the stride management and the history of previous predictions.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.171-178
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• 2006

슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 이슈 길이 값 예측방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 그 이후에 데이터 종속관계가 이는 명령들에게 값을 조기에 공급하므로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. ILP 프로세서는 명령어 수준 병렬성의 성능향상을 위하여 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행한다[4]. 본 논문에서는 이를 수행하기 위한 값 예측기의 명령어 이슈 길이(4,8,16)의 성능분석을 위한 예측률, 예측정확도, 성능향상 등을 측정하여 평가한다. 실험결과 8이슈의 성능향상이 높음을 보였다.