분기 예측을 위한 개선된 레지스터 값 패턴 형성 방법

Abstract

2-레벨 분기 예측기들은 일반적으로 로컬, 글로벌, 패스 등의 지난 분기들의 히스토리 패턴을 정보로 사용한다. 하지만 이런 분기 히스토리 패턴은 오래 전 분기에 영향을 받는 분기나 일정한 패턴을 보이지 않는 임의의 입력에 대한 분기에 대해 충분한 정보를 제공하지 못한다. 이런 분기 히스토리 패턴을 문제점 때문에 데이터 값 기반 분기예측 방식들이 제안되었다. 본 논문에서는 데이터 값 중심의 분기 예측 방식 중 하나인 ARVI 분기 예측을 분석하였다. ARVI의 레지스터 값 패턴 형성 방법에서 디펜던시 추적의 한계와 패턴 인코딩 과정 중 발생하는 해쉬 충돌의 문제를 지적하고 개선된 디펜던시 추적 알고리즘과 충돌을 줄일 수 있는 해쉬 함수를 제안한다. 본 논문은 프로세서 아키텍쳐에서 분기 예측 및 값 예측에 사용될 수 있는 믿을 만한 정보패턴 제공을 목표로 하여 분기 예측기에서 평균 1.70%의 성능 향상을 얻었다.