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Improving Branch Prediction Accuracy by Using Various Histories

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  • 多様な履歴の利用による分岐予測精度の向上

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現代の高性能なプロセッサには高精度な分岐予測器の存在が欠かせない.近年では複数の予測器を組み合わせ,長い履歴を活用できる予測器が多数が提案されている.一方で,どのような履歴を利用するのが予測精度向上に貢献するのかという研究は最近ではほとんど行われていない.本稿では Set 分け方法によって多様な性質を持つ Per-Set 履歴に着目し,その Set 分けの方法と組み合わせに関して提案し評価を行った.複数の Set 分け方法で生成された Per-Set 履歴を組み合わせて利用することで.単一の方法のみを利用する場合と比較して予測ミス率を 1.0% 削減出来た.High performance processors require accurate branch predictors. Recently, many predictors that combine multiple predictors and utilize very long history have been proposed. However, there are few studies about what histories should we use. We focused on the Per-Set history that can have various characters depending on the classify method and proposed classify methods for Per-Set history. Using Per-Set histories classified by multiple methods is 1.0% more accurate than using Per-Set histories classified by the single method.



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