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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器分支預(yù)測技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-06-12 03:35
【摘要】: 隨著應(yīng)用對處理器性能需求日益提高,超標(biāo)量和深流水線已經(jīng)成為當(dāng)前嵌入式處理器的主流技術(shù)。但程序中普遍存在的條件分支是破壞超標(biāo)量和深流水線連續(xù)運行的主要原因,由條件分支指令造成的流水線性能損失已經(jīng)成為制約處理器性能提升的主要瓶頸,為了減少條件分支造成的流水線性能損失,現(xiàn)代處理器普遍采用分支預(yù)測技術(shù)。分支測技術(shù)在經(jīng)過了2bit分支預(yù)測器,全局/局部歷史分支預(yù)測器,Gshare分支預(yù)測器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支預(yù)測器的發(fā)展后,現(xiàn)在已經(jīng)日益成熟。為尋找進(jìn)一步制約分支預(yù)測準(zhǔn)確率的因素,本文對函數(shù)調(diào)用返回與分支預(yù)測的關(guān)系進(jìn)行了理論和實驗兩方面的深入研究,主要內(nèi)容如下: 首先總結(jié)了國內(nèi)外對這一課題的發(fā)展方向,主要體現(xiàn)在分支預(yù)測算法的發(fā)展過程和在各個發(fā)展階段遇到的問題,以及解決問題的辦法。重點介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支預(yù)測器以及目前提高分支預(yù)測準(zhǔn)確率的種種努力,提出了研究方向。 其次,通過對函數(shù)調(diào)用和返回過程的深入分析,指出了函數(shù)調(diào)用返回過程中的分支別名現(xiàn)象,并對此提出了解決方案——離散函數(shù)調(diào)用分支別名的方法。在提出一種高效的算法仿真平臺后,根據(jù)具體的實驗,驗證了離散函數(shù)調(diào)用的分支別名方法確實能夠提高分支預(yù)測的準(zhǔn)確率。 然后,以CKCORE處理器為應(yīng)用背景,對離散函數(shù)調(diào)用分支別名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了硬件實現(xiàn),并利用system verilog平臺對硬件實現(xiàn)進(jìn)行了驗證,進(jìn)而討論了新的驗證工作帶來的驗證平臺的變化。 最后,總結(jié)全文,給出了現(xiàn)有消除函數(shù)調(diào)用分支別名方法繼續(xù)改進(jìn)發(fā)展的方向。
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號】:TP332

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本文編號:2708946

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