Аппаратно программные платформы корпоративных информационных систем

Сравнение качества 2-битового прогноза



Рисунок 5.28. Сравнение качества 2-битового прогноза


Какую точность можно ожидать от буфера прогнозирования переходов на реальных приложениях при использовании 2 бит на каждую строку буфера? Для набора оценочных тестов SPEC-89 буфер прогнозирования переходов с 4096 строками дает точность прогноза от 99% до 82%, т.е. процент неудачных прогнозов составляет от 1% до 18% (рисунок 5.28). Следует отметить, что буфер емкостью 4К строк считается очень большим. Буферы меньшего объема дадут худшие результаты.

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 5.28, 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 5.28, 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):

i

f (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 5.29 показана схема прогнозирования (2,2) и организация выборки битов прогноза.


Содержание раздела