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Cost Efficient Branch Target Prediction by Combining BTB and Bimode Cascading

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  • BTBへのBimode Cascading手法適用による分岐先アドレス予測の高効率化

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本稿では,高精度な分岐先アドレス予測を省資源なハードウェア構成で実現する Bimode Cascading BTB (BC-BTB) を提案する.BC-BTB はセットアソシアティブ型の BTB と Bimode Cascading ITTAGE 分岐予測のデータパスを融合した分岐先アドレス予測方式である.複数の分岐先アドレスを持つ間接分岐の予測には 1 つの BTB に対して 2 度の性質の異なる参照をすることで,専用のハードウェア資源を持つことなく高精度な分岐先アドレス予測を実現する.BC-BTB を CBP3 Framework で評価した結果,既存の省資源型分岐先アドレス予測方式と比較して同程度のハードウェアリソースで分岐予測ミスを 21.3% 削減できることがわかった.In this paper, we propose Bimode Cascading BTB (BC-BTB). BC-BTB achieves accurate branch target prediction with small hardware cost because it reuses the branch target buffer to predict indirect branches that takes multiple targets. BC-BTB combines data path of a set-associative branch target buffer and Bimode Cascading ITTAGE indirect branch predictor. For indirect branch that takes multiple targets in a workload, BC-BTB makes two lookups that have different features. It reduces the dedicated hardware cost for the indirect branch target prediction. We evaluate BC-BTB by championship branch prediction framework. The simulation result shows that BC-BTB reduces the branch misprediction by 21.3% from existing cost-effective branch target predictor.



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