[发明专利]一种支持嵌入式边缘计算的超标量处理器分支预测方法

摘要

本发明公开了一种支持嵌入式边缘计算的超标量处理器分支预测方法，通过动态分支预测技术量化分析，采用计算机体系结构模拟软件GEM5，对分支预测器的分支方向、分支地址预测准确率进行模拟与定量分析。本发明还解决处理器性能模型抽象层次高所导致的评估精度问题，并提出一种缩短分支预测器训练时间的机制，以及简化进程切换处理的分支预测方法；不仅提升分支预测器的命中率，而且减少处理器功耗。

主权项

1.一种支持嵌入式边缘计算的超标量处理器分支预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：动态分支预测器量化分析部件：采用计算机体系结构模拟软件GEM5，以及CoreMark、Dhrystone Benchmark，对2bC、GAg、PAg、GAp、PAp、G‑share、TAGE等预测预测器的分支方向、分支地址预测准确率进行性能模拟，并对模拟结果进行统计分析，得出各分支预测器的准确率与硬件实现复杂度之间的量化关系；S2：基于硬件计数器的处理器体系结构性能分析部件：性能分析一般分为硅前、硅后两个阶段；硅前性能分析的常用手段是创建处理器性能模型，模型的抽象层次通常较高，往往精度有限。所以，硅前分析方法多数用于设计空间探索；抽象层次较高的性能模型，无法进行细粒度的、微体系结构级的处理器性能分析、优化，一般需要使用RTL模型或者抽象层次接近RTL代码的模型；硅后性能分析的常用手段是基于硬件性能计数器，现代处理器子系统往往实现性能监测单元PMU；S3：处理器专用性能监测部件：处理器专用性能监测部件由若干个性能计数器组成，该部件与处理器均工作在同一个时钟域下。处理器性能监测部件，主要用于实时统计处理器核的性能事件，并将统计结果输出给关键数据汇总部件；性能计数器的个数，根据处理器子系统性能分析的需要，可通过参数化处理，实现添加或删减，并对所有待统计处理器性能事件进行计数；S4：关键数据汇总部件：处理器专用性能监测部件、处理器体系结构性能分析部件所统计的所有事件，均被送到关键数据汇总部件。关键数据汇总部件实现与待统计的性能事件数目一致的影子寄存器，当寄存器使能条件被触发时，使用性能寄存器的值更新影子寄存器；影子寄存器的更新可以由硬件定时器触发，也可以由关键数据汇总部件给出的收集使能信号触发；影子寄存器的输出，被送到一个多路选择器，并根据读出地址决定将哪个事件输出给结果分析器；S5：缩短分支预测器的训练时间：在取指阶段，通过PC、ASID快速译码，并确定当前指令是否为跳转指令；对于仅存在一种跳转方向的非条件执行跳转指令，采用双峰预测器预测，可降低面积、功耗与训练时间，并减少硬件存储资源的负担；S6：分支预测器的状态机优化：为避免偶然的分支指令跳转方向波动的干扰，学术界在1位分支预测器的基础上，提出2位分支预测器。2位分支预测器(2位饱和计数器)通过四个状态记录分支指令的跳转倾向；S7：基于ASID、PC的分支预测器：在取指令的同时，进行分支预测，以确保下个时钟周期，处理器可根据分支预测器的结果继续取指令；在产生PC的同一时钟周期，根据PC值、ASIC预测该周期指令组中是否存在分支指令，以及分支指令的方向和目标地址。