值预测技术研究

来源 :国防科学技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dingz450519
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随着集成电路技术的快速发展和应用需求的不断变化,微处理器体系结构的发展正面临新的挑战和创新机遇。一方面,多线程、多处理器等新技术得到广泛研究,拥有广阔的应用前景,尤其是在服务器和嵌入式应用领域;另一方面,多线程、多处理器技术的显式并行模型可能会导致软件模型相应改变,同时这些技术在开发细粒度、低层次并行性方面还存在一定困难。同多线程、多处理器技术的显示并行模型比较起来,指令级并行技术对程序员和应用的影响要小的多,因此开发指令级并行依然具有重要意义。 开发指令级并行需要解决程序中存在的数据相关、名相关和控制相关。其中,数据相关决定了指令结果产生的顺序,并决定了程序中可开发的并行性的上限,因此克服指令间的数据相关对提高微处理器的性能具有重要意义。近年来,为克服数据相关,值预测技术获得了广泛的研究。 值预测技术通过预测指令的产生结果,并允许后继与之存在数据相关的指令利用此结果前瞻执行,从而可以克服程序中存在的数据相关。除可应用于超标量结构,近年来的研究表明值预测技术与其他技术,如多线程、多处理器和VLIW等结合使用亦可获得较高的性能提升。 本文在广泛深入了解当前微处理器体系结构发展与值预测技术研究现状的基础上,对值预测技术进行了全面深入的研究。主要工作与创新点包括: 1.全面分析了各种因素对值预测机制设计的影响,构建了值预测机制研究平台。 研究了理想值预测机制和现有各种主要值预测机制的性能,总结了值预测在不同环境下的工作特点。 2.为在性能和设计复杂度间获得更好折衷,提出了增强型步长值预测器RSVP设计。通过对传统步长值预测器的改进,实现了值预测能力的增强。实验结果表明增强型步长值预测器比其他值预测器具有更高的性价比。 3.为减少RSVP的能量消耗,提出了公共子数据存储设计。通过避免信息的冗余存储,有效降低了RSVP的资源占用和能量消耗。研究了多种降低功耗的典型方法在RSVP中的应用。实验结果表明,通过低功耗设计,RSVP的性能仅有略微下降,但功耗和资源占用会大幅减少。 4.将值预测机制引入指令预取和数据预取机制中,利用RSVP预测预取地址,并设计了一种有效的更新反馈机制。实验结果表明,值预测技术、指令预取技术和数据预取技术混和使用可以获得较大的性能提升。 综合来说,值预测是克服程序数据相关提高微处理器性能的一种有效技术。实验结果表明:对SPEC INT2000基准测试程序集,通过低功耗设计,仅用约5k字节,增强型步长值预测器可获得4.7%的平均性能提升,此时值预测器能量消耗约为0.33nJ:值
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