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Sicherheit von bis zu 97% korrekt vorhersagbar 1 . Damit ist dieses Verfahren im
Durchschnitt zwischen 3% und 5% besser als alle im vorangehenden Abschnitt
beschriebenen Sprungvorhersageverfahren.
Globale adaptive Sprungvorhersage (global predictor). Eine ungewöhnliche
Abwandlung der in Bild 2.33 dargestellten Technik ergibt sich, wenn auf eine indi-
viduelle Zuordnung von Sprungbefehlen und Sprungmustern verzichtet und das
Sprungverhalten aller Sprungbefehle zu einem Sprungmuster zusammengefasst
wird. Die prinzipielle Funktionsweise des Verfahren ist in Bild 2.35 dargestellt. Statt
der Sprunghistorientabelle gemäß Bild 2.33, in der zu einzelnen Sprungbefehlen
separate Sprungmuster gespeichert sind, ist hier ein einfaches Schieberegister vor-
handen, in dem die letzten n (hier 5) tatsächlichen Sprungentscheidungen, unabhän-
gig von einzelnen Sprungbefehlen, also global gehalten werden. Es ist somit mög-
lich, dass jede einzelne Sprungentscheidung im Schieberegister das Ergebnis der
Ausführung eines anderen Sprungbefehls ist. Die weitere Verarbeitung des Sprung-
musters entspricht der, wie sie zu Bild 2.33 bereits beschrieben wurde: Das Sprung-
muster wird in der Sprungmustertabelle gesucht und die nächste Sprungentschei-
dung entsprechend des eingetragenen Zustands vorhergesagt. Abschließend wird
der Vorhersagezustand entsprechend der sich bei Ausführung des Sprungbefehls tat-
sächlich ergebenden Sprungentscheidung modifiziert.
BHR
Sprungentscheidung
S h ift
n- t - t - n- t
n-t-t-n-t-n
Sprungmustertabelle
Sprungmuster
Vorhersagezustand
n-t-t-n-t
WT
ST
WT
WN
SN
Sprungvorhersage
n-t-t-n-t- t
Bild 2.35. Prinzipielle Funktionsweise der globalen adaptiven Sprungvorhersage
Die globale adaptive Sprungvorhersage generiert nach [201] und [102] ähnlich gute,
teilweise sogar bessere Vorhersagen als die lokalen adaptiven Sprungvorhersagever-
fahren, wobei die Vorhersagezuverlässigkeit mit der Anzahl der berücksichtigten
Sprungentscheidungen steigt. Nachteilig wirkt sich jedoch aus, dass Sprungmuster,
wie z.B. n-n-...-n häufig die Historie unterschiedlicher Sprungbefehle bilden, von
denen einige verzweigen, andere nicht verzweigen. Da für die unterschiedlichen
Sprungentscheidungen nur ein einzelner Eintrag in der Sprungmustertabelle zur
Verfügung steht, kommt es zu Konflikten und damit verbunden zu Fehlvorhersagen.
Um dieses sog. aliasing in seiner Wirkung zu vermindern, wurde von Pan, So und
Rahmeh die sog. Indexselektion ( index selection ) vorgeschlagen [136], bei der man
1.
Messergebnisse dieser Art variieren abhängig von den Randbedingungen der jeweiligen Unter-
suchung und sollten deshalb nur als Tendenz verstanden werden.
 
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