【摘要】： 現(xiàn)代制造技術的發(fā)展并未縮小處理器與存儲器之間的速度差距,而高性能處理器中指令并行技術的使用,使處理器與存儲器之間原來就存在的這種剪刀差有繼續(xù)擴大的趨勢。 無論采用大容量的Cache,還是采用多層次的存儲器體系結構,有兩個問題始終難以解決:如果處理器要訪問的數(shù)據(jù)不在Cache中,則無論在容量和存儲器層次結構方面如何調整,都只能將流水線停頓下來;其次,如果Load指令所需要的數(shù)據(jù)已經(jīng)取入Cache,由于指令間存在數(shù)據(jù)相關問題,只要產(chǎn)生指令(Producer Instruction)沒有執(zhí)行完畢,在消費指令(Consumer Instruction)所需要的結果產(chǎn)生之前,流水線都只能停頓。 從目前的研究成果來看,解決上述問題的最佳手段是對數(shù)據(jù)進行預取。根據(jù)預取解決問題的對象不同,可以將其歸納為兩類。一類是研究如何在Load指令的有效地址計算產(chǎn)生之前,對指令的執(zhí)行結果進行預測并取入流水線,本文定義為數(shù)據(jù)值的預測技術;另一類是如何在Load指令發(fā)出之前,將所需要的數(shù)據(jù)由Memory取入Cache中,本文定義為Memory預取技術。本文針對數(shù)據(jù)值的預測技術和存儲器的預取技術進行了深入研究,具體包括: 1、利用馬爾可夫模型來解決數(shù)據(jù)值的預測問題。 本文從指令流的分析入手,給出了數(shù)據(jù)值預測的數(shù)學描述,建立了相應的馬爾可夫模型。由于狀態(tài)的提取方法不同,計算復雜度和產(chǎn)生的結果亦不相同,因此對狀態(tài)的定義是數(shù)據(jù)值預測數(shù)學描述中的關鍵問題之一。根據(jù)數(shù)據(jù)流的特征,將馬爾可夫模型的狀態(tài)定義為滑動窗內一組數(shù)據(jù)組成的特征向量,通過狀態(tài)的轉移概率進行數(shù)據(jù)值預測,克服了單純根據(jù)數(shù)據(jù)值出現(xiàn)的概率大小進行預測的缺陷。 仿真結果表明,與采用二級值預測方案以及基于程序語句相關的預側方案相比,在預測指令的覆蓋率上分別提高了9.51%和2.02%,在預測精度上分別提高了12.9%和8.2%,而在IPC上,則分別提高了16.7%和7.4%,構造的馬爾可夫模型適用于數(shù)據(jù)值的預側。 2、基于塊最后訪問指令跟蹤技術,提出了一種混合的Memory預取方案。本方案融合了連續(xù)的預取技術以及Cache中塊的跟蹤技術。它將數(shù)據(jù)塊
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TP333

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相關博士學位論文 前1條

1 謝學軍;數(shù)據(jù)值預測與存儲器預取技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2006年

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本文編號：2609903