基于BOOM超标量处理器可配置参数的性能优化研究

发布时间：2024-04-28 01:28

　　随着集成电路工艺技术的高速发展以及日益复杂的微处理器设计需求,研究人员必须最大限度地缩短微处理器的设计周期。由于指数级增大的设计空间、越来越高的设计复杂度以及长时间运行的工作负载,在较短的设计时间内进行处理器的设计空间探索(DSE)工作变得越来越困难。处理器研究人员通常采用典型的搜索优化技术来加速设计空间探索,如模拟退火算法、遗传算法等。即使这些技术可以一定程度上加快设计空间探索的速度,仍然需要消耗大量时间进行DSE。其主要原因是典型的搜索优化技术无法理解处理器内不同参数之间如何影响处理器的性能,仅将处理器系统作为一个“黑盒子”。因此如何加快处理器体系结构设计空间探索工作变得尤为重要。本文提出了基于关键性分析模型驱动模拟退火算法进行处理器设计空间探索的方法(CDSA-DSE)。首先将关键性驱动的扰动信息作为模拟退火算法的随机扰动,为模拟退火算法提供当前设计点临近区域的局部信息。然后提出了超标量设计空间的修剪策略以缩小待探索设计空间的范围。最后具体介绍了关键性分析模型,并在其中加入了超标量处理器核心部件发射队列的模型。关键性分析模型与模拟退火算法相结合可以有效地加速DSE。此外,本文还将...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2取指阶段示意图

AddressStack，RAS）以及根据基于查找地址预测是否跳转的BPD（ConditionalBranchPredictor，BPD）等多种分支预测技术来预测程序指令的方向，如图2.2所示。图2.2取指阶段示意图2.1.2译码、重命名及调度译码阶段从取指缓存中取....

图3.3关键性驱动扰动的分类

性能下降（粗略扰动）性能下降（未知）图3.3关键性驱动扰动的分类性能下降的其他原因可能是因为并行和近似关键路径的存在。由于只模拟了一条关键路径，无法保证这些方面的性能提升。关键性分析的精确度不会影响设计空间探索的正确性。如图3.3所示，80%的关键性驱动的扰动会导致性能提升....

图3.7改变初始温度对模拟退火算法的影响

第三章关键性驱动模拟退火算法的设计空间探索对比以研究本文所提出的CDSA-DSE相比TSA有多少提升。另外，为保证实验结果的完备性，本文通过改变设计空间探索起始点以及设计空间大小的方式进行敏感性相关的研究对比。3.5.1关键性驱动DSE的性能（1）关键性驱动的模拟....

图3.8CDSA与TSA结果对比

西安电子科技大学硕士学位论文似于对扰动敏感的模拟退火算法等更复杂的算法更有效果。

本文编号：3965980