Reuso especulativo de traços com instruções de acesso à memória / Speculative trace reuse with memory access instructions

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Mesmo com o crescente esforço para a detecção e tratamento de instruções redundantes, as dependências verdadeiras ainda causam um grande atraso na execução dos programas. Mecanismos que utilizam técnicas de reuso e previsão de valores têm sido constantemente estudados como alternativa para estes problemas. Dentro desse contexto destaca-se a arquitetura RST (Reuse through Speculation on Traces), aliando essas duas técnicas e atingindo um aumento significativo no desempenho de microprocessadores superescalares. A arquitetura RST original, no entanto, não considera instruções de acesso à memória como candidatas ao reuso. Desse modo, esse trabalho introduz um novo mecanismo de reuso e previsão de valores chamado RSTm (Reuse through Speculation on Traces with Memory), que estende as funcionalidades do mecanismo original, com a adição de instruções de acesso à memória ao domínio de reuso da arquitetura. Dentre as soluções analisadas, optou-se pela utilização de uma tabela dedicada (Memo_Table_L) para o armazenamento das instruções de carga/escrita. Esta solução garante boa economia de hardware, não limita o número de instruções de acesso à memória por traço e, também, armazena tanto o endereço como seu respectivo valor. Os experimentos, realizados com benchmarks do SPEC2000 integer e floating-point, mostram um crescimento de 2,97% (média harmônica) no desempenho do RSTm sobre o mecanismo original e de17,42% sobre a arquitetura base. O ganho é resultado de uma combinação de diversos fatores: traços maiores (em média, 7,75 instruções por traço; o RST original apresenta 3,17 em média), embora com taxa de reuso de aproximadamente 10,88% (inferior ao RST, que apresenta taxa de 15,23%); entretanto, a latência das instruções presentes nos traços do RSTm é maior e compensa a taxa de reuso inferior.

ASSUNTO(S)

arquitetura super escalares processor architectures desempenho : computadores value reuse value prediction

Documentos Relacionados