• 제목/요약/키워드: direction-gshare

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신경망의 분석을 통한 방향 정보를 내포하는 분기 예측 기법 (Direction-Embedded Branch Prediction based on the Analysis of Neural Network)

  • 곽종욱;김주환;전주식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제42권1호
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    • pp.9-26
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    • 2005
  • 파이프라인과 슈퍼스칼라 방식 그리고 동적 스케줄링 기법이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 프로세서 입장에서 뿐만 아니라 시스템 전체적인 성능에 있어서 큰 영향을 미친다. 이는 분기 예측이 실패했을 경우 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생하기 때문이며, 이러한 페널티는 파이프라인의 길이가 깊어지고 더욱 많은 수의 명령어가 동시에 실행되는 환경일수록 더 큰 값을 가진다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이론 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 경향을 분석한다. 그 결과, 높은 가중치를 가지는 구성 요소를 기존의 분기 예측 기법에 추가시킨 새로운 형태의 분기 예측 기법을 제안한다. 제안된 새로운 기법은 실행 구동방식의 시뮬레이터인 Simple Scalar를 통하여 모의실험 되었으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 "분기 명령어의 방향 정보를 내포하는 새로운 기법(direction-gshare)"이 기존의 gshare 기법과 비교하여 동일한 하드웨어 복잡도를 가지면서도 일반적인 Bimodal 기법이나 이단계 적응형 분기 예측 기법 혹은 그의 변형인 gshare 기법에 비하여 분기 예측의 정확도가 최대 4.1%, 평균 1.5% 더 우수한 결과를 보였으며, 최적의 방향 정보 내포량에 대해서는 최대 11.8%, 평균 3.7%의 성능 향상을 보였다.

분기 명령어의 조기 예측을 통한 예측지연시간 문제 해결 (Early Start Branch Prediction to Resolve Prediction Delay)

  • 곽종욱;김주환
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제16A권5호
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    • pp.347-356
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    • 2009
  • 정교한 분기 예측기의 설계는 오늘날의 프로세서 성능 향상에 중요한 역할을 하게 되었다. 분기 예측의 정확도가 더욱 더 중요해 지면서 정확도의 향상을 위한 다수의 기법들이 제안되었지만, 기존의 연구들은 예측 지연 시간을 간과하는 경향이 있었다. 본 논문에서는 예측 지연 시간 문제를 해결하고자 조기 예측 기법 (ESP, Early Start Prediction)을 제안한다. 조기 예측 기법은 분기 예측에 있어서 활용되는 분기 명령어의 주소 대신 그것과 일대일 대응이 되는 기본 블록의 시작 주소 (BB_SA, Basic Block Start Address)를 이용한다. 즉, 분기 명령어의 주소가 사용되는 기존의 환경에서, BB_SA를 활용하여 조기 예측을 시작함으로써, 예측 지연 시간을 숨긴다. 또한 제안된 기법은 짧은 간격 숨김 기법(short interval hiding technique)을 통해 보다 더 나은 성능 향상을 기대할 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 기법은 예측 지연 시간을 줄임으로써, 예측 지연 시간이 1 사이클인 이상적인 분기 예측기의 성능에 0.25% 이내로 근접한 IPC 결과를 얻었다. 또한 기본 블록의 시작주소와 분기 명령어 사이에 짧은 간격을 가질 경우에 대한 개선 방법을 추가적으로 적용시킬 경우, 기존의 방식과 비교하여 평균 4.2%, 최대 10.1%의 IPC 향상을 가져왔다.