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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제28권 제11·12호
발행연도
2001.12
수록면
592 - 600 (9page)

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슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입폭과 이슈율을 증가시키고 있다. 데이타종속성은 ILP(Instruction-Level Parallelism)를 향상시키는데 주요 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이타 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 이러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상 할 때 부적절(stale)한 데이타를 사용함으로써 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다.
본 논문에서는 부적절 데이타 사용을 줄여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 하이브리드 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절 데이타로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 16-이슈폭 슈퍼스칼라 프로세서에서 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 모험적 갱신을 사용함으로써 모험적 갱신을 사용하지 않은 경우의 평균 예상 정확도 59%에 비해 평균 예상 정확도가 72%로 크게 향상되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안한 하이브리드 결과값 예상방법

4. 실험 환경

5. 실험 결과

6. 결론

참고문헌

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