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Previsão de Desvios Baseada nos Tipos de Desvios e nas Probabilidades de Transição de Históricos

Zenaide C. da SilvaMarcos A. CavenaghiJoão A. MartiniRonaldo A. L. Gonçalves

As arquiteturas superescalares possuem a habilidade de explorar o paralelismo em nível de instruções. Para isso, técnicas de previsão de desvios são necessárias para tratar as dependências de controle, agilizando a busca de instruções e aumentando o número de instruções úteis disponíveis para a execução paralela. Atualmente, a maioria dos previsores de desvios usa alguma forma de tabela contendo os históricos dos desvios e os endereços alvos a serem seguidos. Sabe-se que estes históricos geram diferentes padrões que se repetem com probabilidades que dependem do fluxo de execução dos programas. O previsor PPM (Prediction Partial Matching), o qual trabalha sobre as probabilidades dos padrões de desvios, foi analisado e serviu de base para o desenvolvimento de um modelo mais agressivo, denominado PPDT (Previsor com Probabilidade Dependente de Transição). Esse novo modelo foi simulado e avaliado sobre a plataforma SimpleScalar Tool Set. Os resultados obtidos sobre benchmarks do SPEC 2000 alcançaram taxas médias de acerto acima de 95% em muitas situações, atingindo picos de 98% para tamanhos de históricos de 16 bits. O modelo PPDT se mostrou mais eficiente do que o PPM e apropriado para implementação real no futuro breve.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wscad/2004/0013.pdf

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