DYNAMIC NEURAL BRANCH PREDICTION FUNDAMENTALS

Autor/autori: Prof. Eng. Lucian N. VINȚAN, PhD

Rezumat: Acest articol prezintă bazele teoretice și practice ale predicţiei neuronale a instrucţiunilor de salt condiţionat (branch), în cadrul unor microarhitecturi pipeline superscalare de procesare a instrucţiunilor (microprocesoare superscalare). Utilizarea unor metode ale inteligenţei artificiale și învăţării automate în proiectarea microprocesoarelor moderne poate contribui semnificativ la creșterea performanţelor acestora, printr-un comportament inteligent, senzitiv la context. Adaptarea unor asemenea metode teoretice rafinate la restricţiile implementărilor hardware constituie o adevărată artă, care combină cunoștinţele teoretice și practice, cu intuiţia și talentul cercetătorului. Numai prin asemenea abordări mature, dar și inspirate, ingineria calculatoarelor poate migra, de la statutul actual de „știinţă empirică”, la cel de știinţă matură, solidă teoretic

Cuvinte cheie: Perceptron, arhitectura sistemelor de calcul, microprocesoare, predicţia instrucţiunilor de salt condiţionat, predictoare hibride, meta-predicţie

Abstract: This paper presents the theoretical and practical foundations of dynamic neural branch prediction techniques, implemented in modern superscalar microarchitectures. Using refined machine learning methods in processor design could significantly improve the CPU performances through an intelligent context sensitive behaviour. Adapting such powerful theoretical methods to hardware restrictions represents a true art, involving not only refined theoretical and practical methods, but also researcher’s intuition and talent. Only by fertilizing Computer Architecture domain with powerful theoretical methods it would become sometime a mature science, and not just an empirical one, as it is today

Keywords: Perceptron, Computer Architecture, Microprocessors, (Dynamic Neural) Branch Prediction, Hybrid Branch Predictors, Meta-Prediction

DOWNLOAD PDF