Серверы корпоративных баз данных

   упаковка для торта купить оптом |     

Сравнение качества 2битового прогноза



Однако одного знания точности прогноза не достаточно для того, чтобы определить воздействие переходов на производительность машины, даже если известны время выполнения перехода и потери при неудачном прогнозе. Необходимо учитывать частоту переходов в программе, поскольку важность правильного прогноза больше в программах с большей частотой переходов. Например, целочисленные программы li, eqntott, expresso и gcc имеют большую частоту переходов, чем значительно более простые для прогнозирования программы плавающей точки nasa7, matrix300 и tomcatv.

Поскольку главной задачей является использование максимально доступной степени параллелизма программы, точность прогноза направления переходов становится очень важной. Как видно из рисунка 3.14, точность схемы прогнозирования для целочисленных программ, которые обычно имеют более высокую частоту переходов, меньше, чем для научных программ с плавающей точкой, в которых интенсивно используются циклы. Можно решать эту проблему двумя способами: увеличением размера буфера и увеличением точности схемы, которая используется для выполнения каждого отдельного прогноза. Буфер с 4К строками уже достаточно большой и, как показывает рисунок 3.14, работает практически также, что и буфер бесконечного размера. Из этого рисунка становится также ясно, что коэффициент попаданий буфера не является лимитирующим фактором. Как мы упоминали выше, увеличение числа бит в схеме прогноза также имеет малый эффект.

Рассмотренные двухбитовые схемы прогнозирования используют информацию о недавнем поведении команды условного перехода для прогноза будущего поведения этой команды. Вероятно можно улучшить точность прогноза, если учитывать не только поведение того перехода, который мы пытаемся предсказать, но рассматривать также и недавнее поведение других команд перехода. Рассмотрим, например, небольшой фрагмент из текста программы eqntott тестового пакета SPEC92 (это наихудший случай для двухбитовой схемы прогноза):

if (aa==2)

aa=0;

if (bb==2)

bb=0;

if (aa!=bb) {

Ниже приведен текст сгенерированной программы (предполагается, что aa и bb размещены в регистрах R1 и R2):

SUBI R3,R1,#2

BNEZ R3,L1 ; переход b1 (aa!=2)

ADD R1,R0,R0 ; aa=0

L1: SUBI R3,R2,#2

BNEZ R3,L2 ; переход b2 (bb!=2)



ADD R2,R0,R0 ; bb=0

L2: SUB R3,R1,R2 ; R3=aa-bb

BEQZ R3,L3 ; branch b3 (aa==bb).

...

L3:

Пометим команды перехода как b1, b2 и b3. Можно заметить, что поведение перехода b3 коррелирует с переходами b1 и b2. Ясно, что если оба перехода b1 и b2 являются невыполняемыми (т.е. оба условия if оцениваются как истинные и обеим переменным aa и bb присвоено значение 0), то переход b3 будет выполняемым, поскольку aa и bb очевидно равны. Схема прогнозирования, которая для предсказания направления перехода использует только прошлое поведение того же перехода никогда этого не учтет.

Схемы прогнозирования, которые для предсказания направления перехода используют поведение других команд перехода, называются коррелированными или двухуровневыми схемами прогнозирования. Схема прогнозирования называется прогнозом (1,1), если она использует поведение одного последнего перехода для выбора из пары однобитовых схем прогнозирования на каждый переход. В общем случае схема прогнозирования (m,n) использует поведение последних m переходов для выбора из 2m схем прогнозирования, каждая из которых представляет собой n-битовую схему прогнозирования для каждого отдельного перехода. Привлекательность такого типа коррелируемых схем прогнозирования переходов заключается в том, что они могут давать больший процент успешного прогнозирования, чем обычная двухбитовая схема, и требуют очень небольшого объема дополнительной аппаратуры. Простота аппаратной схемы определяется тем, что глобальная история последних m переходов может быть записана в m-битовом сдвиговом регистре, каждый разряд которого запоминает, был ли переход выполняемым или нет. Тогда буфер прогнозирования переходов может индексироваться конкатенацией (объединением) младших разрядов адреса перехода с m-битовой глобальной историей. Например, на рисунке 3.15 показана схема прогнозирования (2,2) и организация выборки битов прогноза.

В этой реализации имеется тонкий эффект: поскольку буфер прогнозирования не является кэш-памятью, счетчики, индексируемые единственным значением глобальной схемы прогнозирования, могут в действительности в некоторый момент времени соответствовать разным командам перехода; это не отличается от того, что мы видели и раньше: прогноз может не соответствовать текущему переходу. На рисунке 3.15 с целью упрощения понимания буфер изображен как двумерный объект. В действительности он может быть реализован просто как линейный массив двухбитовой памяти; индексация выполняется путем конкатенации битов глобальной истории и соответствующим числом бит, требуемых от адреса перехода. Например, на рисунке 3.15 в буфере (2,2) с общим числом строк, равным 64, четыре младших разряда адреса команды перехода и два бита глобальной истории формируют 6-битовый индекс, который может использоваться для обращения к 64 счетчикам.

На рисунке 3.14 представлены результаты для сравнения простой двухбитовой схемы прогнозирования с 4К строками и схемы прогнозирования (2,2) с 1К строками. Как можно видеть, эта последняя схема прогнозирования не только превосходит простую двухбитовую схему прогнозирования с тем же самым количеством бит состояния, но часто превосходит даже двухбитовую схему прогнозирования с неограниченным (бесконечным) количеством строк. Имеется широкий спектр корреляционных схем прогнозирования, среди которых схемы (0,2) и (2,2) являются наиболее интересными.



Содержание раздела







Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий