一种基于双模结构的分支预测器研究

摘要

当今世界的主流计算机大多采用超标量、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几个甚至几十周期的处理器中断，从而降低处理器的性能。因此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。目前分支预测研究的重点是动态分支预测技术，采用学科交叉的观点，提出新的预测算法。算法的研究主要包括分支历史信息的处理，分支指令地址的映射，状态转换等。还要考虑硬件开销，实现的复杂性问题。
　　 本文基于对近年来国内外分支预测方法的研究分析，提出了一种对动态两级自适应分支预测进行改进的新方法，即基于双模结构的双模预测器。程序中的很多指令是相关的，我们可以根据其它转移指令的结果来预测当前转移指令的结果，这种存在于转移指令之间的相关称为转移间相关。也可以根据局部转移历史(如转移指令自身以前的转移结果)来预测一条转移指令的结果，这种存在于单一指令的多个转移结果之间的相关称为转移内相关。双模预测器能同时根据指令转移间相关和转移内相关进行转移预测，从而获得更高的预测精度。
　　 在分析双模预测器结构的同时，本文还对其性能进行了测试。数据表明，与传统的静态分支预测方法相比，双模预测器的地址和方向命中率有了很大的提高。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

第二章 流水线处理器研究

第三章 动态分支预测技术分析

第四章 基于双模结构的分支预测研究

第五章 流水线中的双模预测器结构

第六章 结束语

致谢

参考文献

作者在读期间的研究成果