ACLP: Towards More Accurate Loop Prediction for Execution Efficiency in High-Performance Processors

Dieses Kapitel vertieft sich in die entscheidende Rolle von Branchenprädiktoren in Hochleistungsprozessoren und konzentriert sich auf die anhaltenden Herausforderungen, die von Schleifenzweigen ausgehen. Sie unterstreicht die Beschränkungen bestehender Schleifenvorhersagegeräte, wie des Schleifenabschlusszweigvorhersagegeräts und des Schleifenvorhersagegeräts in TAGE-SC-L, die Schwierigkeiten damit haben, präzise Reise- und Vergangenheitszählungen beizubehalten. Die Einführung des Accurate Count Loop Predictor (ACLP) geht auf diese Probleme ein, indem doppelte Vertrauensfelder zum Ausschluss instabiler Schleifenzweige und ein Iterationszähler-Array (ICA) zur Speicherung der Iterationsanzahl von Zweigen integriert werden. Das Kapitel bietet einen detaillierten Überblick über die ACLP-Architektur, einschließlich spekulativer Aktualisierungen vergangener Zählungen, Logik der Vorhersagen von Schleifenzweigen und Aktualisierungen von Schleifentabellen. Experimentelle Ergebnisse an einem Hochleistungsprozessor zeigen die Effektivität von ACLP und erreichen eine durchschnittliche Reduzierung der Fehlprognosen pro Kilo-Unterricht (MPKI) um 4,5% im Vergleich zum Ausgangswert bei minimaler Fläche und minimalem Stromverbrauch. Der Text vergleicht auch die Leistung von ACLP mit bestehenden Prädiktoren und diskutiert die Hardwarekosten, was überzeugende Argumente für seine praktische Anwendbarkeit liefert.