Kalaitzidis, Kleovoulos
[Author]
;
Rennes 1
[Contributor];
Seznec, André
[Contributor]
Advanced speculation to increase the performance of superscalar processors ; Spéculation avancée pour augmenter les performances des processeurs superscalaires
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Media type:
Text;
E-Book;
Electronic Thesis
Title:
Advanced speculation to increase the performance of superscalar processors ; Spéculation avancée pour augmenter les performances des processeurs superscalaires
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Même à l’ère des multicœurs, il est primordial d’améliorer la performance en contexte monocœur, étant donné l’existence de pro- grammes qui exposent des parties séquentielles non négligeables. Les performances séquentielles se sont essentiellement améliorées avec le passage à l’échelle des structures de processeurs qui permettent le parallélisme d’instructions (ILP). Cependant, les chaînes de dépendances séquentielles li- mitent considérablement la performance. La prédiction de valeurs (VP) et la prédiction d’adresse des lectures mémoire (LAP) sont deux techniques en développement qui permettent de surmonter cet obstacle en permettant l’exécution d’instructions en spéculant sur les données. Cette thèse propose des mécanismes basés sur VP et LAP qui conduisent à des améliorations de performances sensiblement plus élevées. D’abord, VP est examiné au niveau de l’ISA, ce qui fait apparaître l’impact de certaines particularités de l’ISA sur les performances. Ensuite, un nouveau prédicteur binaire (VSEP), qui permet d’exploiter certains motifs de valeurs, qui bien qu’ils soient fréquemment rencontrés, ne sont pas capturés par les modèles précédents, est introduit. VSEP améliore le speedup obtenu de 19% et, grâce à sa structure, il atténue le coût de la prédiction de va- leurs supérieures à 64 bits. Adapter cette approche pour effectuer LAP permet de prédire les adresses de 48% des lectures mémoire. Finalement, une microarchitecture qui exploite soigneusement ce mécanisme de LAP peut exécuter 32% des lectures mémoire en avance. ; Even in the multicore era, making single cores faster is paramount to achieve high- performance computing, given the existence of programs that are either inherently sequential or expose non-negligible sequential parts. Sequential performance has been essentially improving with the scaling of the processor structures that enable instruction-level parallelism (ILP). However, as modern microarchitectures continue to extract more ILP by employing larger instruction windows, true data dependencies ...