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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제27권 제11호
발행연도
2000.11
수록면
899 - 907 (9page)

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슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이타 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이타 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다.
이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다.
본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안된 하이브리드 결과 값 예상방법

4. 실험 환경

5. 실험 결과

6. 결론

참고문헌

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