适于频繁上下文切换的TG-share分支预测器

发布时间：2020-05-31 20:48

【摘要】： 准确的分支预测对于提高计算机的性能非常重要。由于当今世界的主流计算机大都采用超标量、深度流水的技术,控制也越来越复杂,一条指令的预测失误很可能会导致十几甚至几十周期的处理器无用操作,从而大大降低处理器的性能。因而如何用尽量小的代价获得令人满意的预测成功率,成为计算机体系结构研究的一个重要领域。 作为未来高性能处理器的一个发展的方向,同时多线程(Simultaneous Multi-threading Processor,SMT)处理器是一种需要频繁的上下文切换的处理器,如果使用普通的分支预测器就会严重影响预测的正确率。 尽管一些研究者为了解决这一问题,提出了一些方法,但是由于缺乏实用性,并不能有效解决问题。本文提出了一种共享线程分支历史(Threaded Global History with Index Sharing, TG-share)的办法,专门针对频繁上下文切换的多线程环境设计了TG-share分支预测器。它能够很好地适应线程的上下文切换,即使预测器在多线程环境下也不会因为频繁的上下文切换而影响性能。而且由于在分支历史中只使用了线程全局分支历史,采取了较为易行的预测结构,避免了实现复杂性。因而克服了现实中的预测器不适用于频繁的上下文切换的不足,以及理论上的多线程预测器实现复杂、可行性差的不足。TG-share在测试中取得了良好的表现,尤其是,使用了2K PHT(pattern history table)表项(4K bits)的TG-share预测器的性能超过了4K PHT表项的G-share预测器。
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（计算技术研究所）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TP332

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本文编号：2690437