一种基于机器学习的有效指令窗口大小评估方法

摘要

本发明提出一种基于机器学习的有效指令窗口大小评估方法，属于计算机体系结构与建模领域。该方法以有效ROB作为因变量，并以该有效ROB所对应的193维微架构无关参数及6维硬件配置参数作为自变量，采用控制变量法设计出训练样本集，采用机器学习方法对有效指令窗口大小进行建模，并采用训练样本集训练模型以获得能够预测有效指令窗口大小的经验模型。本发明以有效指令窗口大小代替ROB窗口大小，从而提高CPI栈理论模型的精度。另外，本发明实现了对有效指令窗口大小的评估，也可以作为ROB大小选择的评估依据。