A hybrid neural based dynamic branch prediction unit
العناوين الأخرى
وحدة ديناميكية هجينة للتنبؤ بالتفرعات باستخدام الشبكات العصبية
المؤلف
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 30، العدد 6 (31 يناير/كانون الثاني 2012)، ص ص. 1066-1081، 16ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص AR
تعتمد معماريات المعالجات الحديثة و بدرجة كبيرة على ما يعرف بالمعالجة التدفقية (Pipelining) من أجل تحسين سرعها التشغيلية.
لذلك فإن التكلفة التي تنتج من تفريغ خط المعالجة التدفقية و إعادة ملئه عند حدوث خطأ في التنبؤ بتنفيذ إيعاز تفرع معين سيؤثر بدرجة كبيرة على أداء المعالج.
هناك العديد من تقنيات التنبؤ الديناميكي بعمليات التفرع و التي طورت لتحسين دقة التنبؤ، بعض هذه التقنيات بسيطة جدا و بعضها غاية في التعقيد.
لكن عموما فإن وحدات التنبؤ التقليدية ذات المستويين تتنبأ بنتيجة إيعاز التفرع أما بناءا على معلومات تاريخية محلية (local branch history) (معلومات عن حالات التنفيذ الفعلية السابقة لنفس الإيعاز الذي يراد التنبؤ بعملية تنفيذه حاليا) و هو ما يعرف بالترابط الداخلي (intra-branch correlation) أو أن يتم التنبؤ بنتيجة تفرع معين استنادا على معلومات شاملة (global branch history) عن حالات التنفيذ لجميع أوامر التفرع المنفذة مؤخرا.
كل الطرق السابقة تقدم دقة تنبؤ واطئة بإيعازات التفرع التي يعتمد تنفيذها على حالات التنفيذ السابقة للأمر نفسه و لأوامر أخرى و هذا ما يعرف بالترابط الهجين (hybrid correlation).
هذا البحث يقدم طريقة هجينة مقترحة للتنبؤ بأنواع التفرعات تستخدم ابسط أنواع الشبكات العصبية و هو (Perceptron).
الطريقة التي يقدمها البحث تستخدم لغاية 31 بت من المعلومات الهجينة (محلية و شاملة عن تاريخ تنفيذ إيعاز التفرع) لمراعاة خصوصية الترابط الهجين من أجل تحسين دقة التنبؤ.
تم بناء نظام برمجي لمحاكاة و اختبار وحدة التنبؤ المقترحة و التي حققت دقة تنبؤ عالية.
النتائج التي توصلت لها الطريقة تبين أن انسب استجابة تتحقق عند 16 بت من المعلومات الهجينة.
الملخص EN
Modern high performance processor architectures have come to depend upon highly pipelined operation in order to achieve improvements in operating speed.
As a result, the cost associated with flushing the pipeline and refilling it when a branch instruction is mis-predicted can significantly impact processor performance.
Many schemes, from the extremely simple to the highly complex, have been proposed to improve branch prediction accuracy.
Conventional two-level branch predictors predict the outcome of a branch either based on the( local branch history) information, comprising the previous outcomes of a single branch (intra-branch correlation), or based on the (global branch history) information, comprising the previous outcomes of all branches (inter-branch correlation).
The misprediction rates for these predictors are very high when they predict branch instructions with hybrid correlations.
In this paper we suggest a hybrid perceptron based predictor which employs up to 31-bits of both local and global branch history information to minimize the misprediction rates.
The software written for simulation and testing shows that the suggested hybrid predictor achieves a high accuracy.
Our results shows that the best response of the predictor is obtained on history length of 16- bits.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali, Gehni Ahmad. 2012. A hybrid neural based dynamic branch prediction unit. Engineering and Technology Journal،Vol. 30, no. 6, pp.1066-1081.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297272
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali, Gehni Ahmad. A hybrid neural based dynamic branch prediction unit. Engineering and Technology Journal Vol. 30, no. 6 (2012), pp.1066-1081.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297272
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali, Gehni Ahmad. A hybrid neural based dynamic branch prediction unit. Engineering and Technology Journal. 2012. Vol. 30, no. 6, pp.1066-1081.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297272
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 1074-1081
رقم السجل
BIM-297272
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
