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2-Bit Branch Predictor Modeling Using Markov Model

机译:使用马尔可夫模型的2位分支预测器建模

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摘要

Power consumption is a very important issue when it comes to embedded devices, therefore every processing cycle should be optimally utilized and considered. In speculated execution, highly mispredicted branches are considered a critical threat for both time and power saving. In this paper, we show that, for a specific branch, misprediction rate of a 2-bit branch predictor can be precisely calculated using Markov model. Further, this can be done offline for more power saving. Thus, a decision of replacing the branch with conditional (predicated) instructions instead of counting on the predictor can be made.
机译:对于嵌入式设备,功耗是一个非常重要的问题,因此,每个处理周期都应得到最佳利用和考虑。在推测的执行中,高度错误预测的分支被认为是节省时间和功率的关键威胁。在本文中,我们表明,对于特定分支,可以使用马尔可夫模型精确计算2位分支预测变量的误预测率。此外,可以离线进行此操作以节省更多电量。因此,可以做出用条件(谓词)指令替换分支而不是依靠预测变量的决定。

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