Tesis doctorales: TESEO

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Ministerio de Universidades - Gobierno de España

Título: AUMENTANDO LAS PRESTACIONES EN LA PREDICCION DE FLUJO DE INSTRUCCIONES
Autor: MOURE LOPEZ, JUAN CARLOS
Universidad: Universidad Autónoma de Barcelona
Departamento: ARQUITECTURA DE COMPUTADORES Y SISTEMAS OPERATIVOS
Fecha de Lectura: 02/06/2006
Programa de doctorado: ARQUITECTURA DE COMPUTADORES Y PROCESAMIENTO PARALELO
Dirección:
- LUQUE FADON, EMILIO (DIRECTOR)
Tribunal:
- TIRADO FERNÁNDEZ, FRANCISCO (PRESIDENTE)
- PAZ GALLARDO, ABEL FRANCISCO (SECRETARIO)
- REXACHS DEL ROSARIO, DOLORES ISABEL (VOCAL)
- GONZÁLEZ COLAS, ANTONIO (VOCAL)
- BENITEZ DIAZ, DOMINGO (VOCAL)
Descriptores:
- ORDENADORES DIGITALES
- ARQUITECTURA DE ORDENADORES
Fichero de tesis:
Marcador: https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=464343Añadir a favoritos.
Resumen:
Las dependencias en el flujo de control limitan el rendimiento de los procesadores superescalares. La predicción de flujo de control permite superar este límite, pero supone un compromiso entre requerimientos aparentemente incompatibles. Por un lado, la predicción debe ser precisa, para aumentar el número de casos que se benefician del predictor. Por otro lado, la predicción debe ser rápida. Sin embargo, la precisión se aumenta gracias a almacenar mayor cantidad de información y a utilizar algoritmos más complejos, lo cual suele redundar en una mayor lentitud en las predicciones. En esta tesis se presentan diferentes estrategias y se realizan varias propuestas para aumentar el rendimiento global del predictor de flujo de control. Las estrategias consiguen aumentar la eficiencia en el uso de la memoria del predictor, de modo que permiten alcanzar la misma precisión pero funcionando a mayor velocidad. En concreto, se consigue aumentar el ancho de la banda de las predicciones, bien aumentado la velocidad de predicción o bien aumentando la anchura de cada predicción. Todo ello, además, se alcanza con un moderado consumo energético. Se trata de organizar y codificar la información de forma eficiente, y de dotar al predictor de flexibilidad para adaptarse a los diferentes casos de forma eficaz. Así, las predicciones más frecuentes y sencillas se realizan rápidamente y utilizando recursos mínimos, mientras que predicciones menos comunes o que requieren el uso de más información para alcanzar una alta precisión, pueden realizarse más lentamente. La flexibilidad del diseño combinada con el exceso de ancho de banda permite compensar estos casos complejos y lentos, con el resto de casos, frecuentes y rápidos. Aunque en esta tesis no se hace ninguna propuesta dirigida explícitamente a mejorar los algoritmos de predicción para aumentar su precisión, una organización más eficiente del predictor tiene como resultado lateral disponer de más recursos para aumentar la precisión. Por un lado, se utiliza mejor la memoria para almacenas la historia pasada. Por otro lado, se proporciona mayor tolerancia al aumento de la latencia en las predicciones, lo que permite aplicar algoritmos más complejos para aumentar la precisión. En la tesis se hace incidencia en tres cuestiones fundamentales. En primer lugar, se aumenta la velocidad con que se predice el flujo de instrucciones, sin disminuir la precisión en la predicción y con un aumento moderado de la memoria del predictor. Para ello se utilizan las estrategias de predicción de vía, de jerarquía de dos niveles, y de predicción de índice. En segundo lugar se aumenta la anchura de cada predicción, sin disminuir la precisión en la predicción y con un aumento moderado de la memoria del predictor. Para ello se utiliza la predicción de trazas, organizando el predictor de forma eficiente para evitar los problemas de las propuestas previas de la literatura. Finalmente, se propone una nueva organización de dos niveles que mejora la gestión de los saltos indirectos para, fijado el tamaño de memoria disponible, aumentar su precisión.

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