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    基于真實歷史反饋的自適應值預測器的設計與優(yōu)化*

    2021-03-01 03:33:38隋兵才
    計算機工程與科學 2021年2期
    關鍵詞:預測器計數(shù)器置信度

    隋兵才

    (國防科技大學計算機學院,湖南 長沙 410073)

    1 引言

    現(xiàn)代處理器已經(jīng)進入多核多線程時代,但是高性能應用對于單核單線程性能的需求仍然沒有止境。傳統(tǒng)亂序處理器的指令級并行度通常通過增大指令窗口,提升發(fā)射寬度來增加串行程序的指令并行度。為了配合指令窗口的增大,前瞻調(diào)度執(zhí)行機制需要的亂序執(zhí)行和控制資源,如寄存器文件、重定序緩沖ROB(ReOrder Buffer)和發(fā)射隊列等,必須相應增加,以支持背靠背的執(zhí)行或者亂序控制或者旁路機制,這又必然會導致功耗和面積開銷的進一步增加。

    物理寄存器文件必須隨著指令窗口的增大提供更多的讀寫端口,以匹配ROB的增大[1]。但是,寄存器文件的端口增多,給現(xiàn)代高性能處理器的面積和功耗帶來巨大挑戰(zhàn),設計的復雜度也呈指數(shù)級增長。同時,指令窗口增大,INFLIGHT的指令數(shù)目急劇增加,所需要的寄存器的數(shù)目也相應增加,也會導致操作數(shù)的訪問時間增長[2]。

    亂序控制邏輯中所能獲得的性能提升越來越有限,因此學術界開始重新轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的并行性和相關的值預測進行研究[3,4]。20世紀90年代,Gabbay等[5-7]進行了值預測的相關研究,但是由于當時處理器發(fā)展的限制,并沒有引起相當多的關注。

    Gabbay等認為可以通過預測數(shù)據(jù)值的方式提前執(zhí)行存在數(shù)據(jù)相關的指令,以縮短關鍵路徑的執(zhí)行時間。但是,最初的研究中值預測器的預測精度一般,并且預測失效的開銷比較大,因此值預測的性能提升有限。

    Lipasti等[8,9]提出了新值預測方法LVP(Last Value Prediction),并對Gabbay[5,6]所提出的預測方法在不同情況下性能提升原理進行了分析研究。Sazeides等[9]將值預測的預測器分為計算型預測和上下文型預測2種。計算型預測器通過對所獲得的數(shù)據(jù)進行一定規(guī)則的運算來產(chǎn)生最終的預測數(shù)據(jù),稱為步長預測器,都是通過將獲得的值加上步長來產(chǎn)生最終的預測值。而上下文預測器利用值預測的歷史信息,通過一定的模式匹配產(chǎn)生最終的預測值,如文獻[9]所提出的FCM(Finite Contex Method)預測器。上下文預測器一般分為2級結構,第1級用于保存和索引值預測歷史,通過第1級索引獲得的預測歷史用于索引第2級值預測表來產(chǎn)生最終的預測值。上下文預測器通常還包含一個置信度的計數(shù)器,以判定所預測值的可信度。

    Goeman等[10]在FCM預測的基礎上增加了預測歷史和值預測表的差別關系分析,在上次預測值的基礎上遞增一定的步長值來計算最新的預測值,而不是簡單地根據(jù)數(shù)值本身預測結果,因此具有更大的空間有效性。Zhou等[11]基于全局值歷史信息分析了數(shù)值的局部特性,并提出了gDiff預測器。gDiff預測器通過計算某條指令與之前n條指令之間的差異來判定信息。如果檢測出固定模式的差異值,可以通過之前的n條指令產(chǎn)生預測值,但gDiff在預測時需要增加一個單獨的預測器以判定前瞻的全局值歷史信息。Ishii[12]提出了一種將預測值和步長共享存儲的預測器CBC-VTAGE(Context-Based Computational Value predictor TAGE),并采用數(shù)據(jù)壓縮緩存來檢索數(shù)據(jù)以最大化存儲效率。CBC-VTAGE利用一個專用的預測精度表控制預測的準確度,并維護一個預測失效的黑名單以提高預測的準確度。但是,CBC-VTAGE在預測失效時,并未考慮到預測器的重新訓練時間,導致重新訓練的時間較長;雖然CBC-VTAGE對預測器的置信度進行了閾值控制,但是并沒有根據(jù)正確結果對所預測的結果進行修正,以提高預測器的準確度。

    本文針對CBC-VTAGE預測器存在的部分缺陷進行了改進,提出了基于真實歷史預測反饋的上下文預測器RH-VTAGE,針對預測器的實際預測行為反饋判定預測值正確與否。同時針對預測失效后,處理器現(xiàn)場切換開銷較大的問題,優(yōu)化了RH-VAGE的置信度計數(shù)器控制邏輯。

    論文的結構如下:第1節(jié)介紹值預測的相關背景;第2節(jié)介紹值預測器的結構及改進設計;第3節(jié)分析RH-VTAGE的性能并進行性能對比;第4節(jié)總結全文。

    2 基于真實歷史反饋的上下文值預測器

    Figure 1 Structure of RH-TAGE

    RH-VTAGE預測器的結構如圖1中灰色部分所示。預測器根據(jù)取值部件所獲得的指令PC值,更新預測歷史信息表、失效列表和預測精度表。預測歷史信息表根據(jù)所得到的PC的哈希值,通過重命名的相關控制,存儲INFLIGHT指令的index、tag信息和INFLIGHT的指令數(shù)目。值預測表根據(jù)INFLIGHT的指令信息同步更新預測表的所有存儲項,并根據(jù)PC值對當前指令進行值預測。值預測表在進行預測的過程中需要查詢預測精度表,如果當前的預測精度不滿足預期值,則本次預測的置信度就會比較低。預測的置信度低于給定的閾值時,則不進行相應的預測輸出。由于值預測失效時,需要對流水線中已經(jīng)前瞻執(zhí)行的指令進行相應的刷新操作,并且流水線的刷新操作對性能的影響較大,因此RH-VTAGE中設置了失效列表和預測精度表來控制反饋RH-VTAGE的預測精度,以減少預測失效時流水線的恢復開銷。

    Figure 2 Structure of value predict table

    RH-VTAGE預測器的預測表結構如圖2所示。預測表包含多個Bank,每個Bank通過PC的哈希值進行索引,索引出來的項的tag值如果與所預測指令的tag域匹配成功,則表示該Bank存儲的值為所需要的預測值。如果多個Bank同時匹配成功,則以最長歷史的Bank的值作為預測結果值。預測表每一項的格式如圖3所示。預測表項中包含tag、數(shù)據(jù)值和置信度3個部分。tag用于查找表的匹配,數(shù)據(jù)值分為步長和數(shù)值部分,根據(jù)模式的不同可以用作數(shù)值或者指針。對于大部分的預測值,其高位或者低位部分具有固定的模式,因此不需要在預測表的每一項中存儲所有的數(shù)據(jù)部分,可以使用一個單獨的壓縮數(shù)據(jù)緩沖來保存預測值的固定部分數(shù)值。根據(jù)每一項的模式位選取數(shù)據(jù)段的步長或者數(shù)據(jù)指針索引壓縮緩存,所得到的數(shù)據(jù)進行拼接或者符號擴展之后通過計算得到最終的預測值value,如式(1)所示:

    Value=Last_value+inflight*Stride

    (1)

    其中,Last_value為預測器中保存的最新數(shù)值,Stride為步長值,inflight為當前PC的指令在指令窗口中的指令數(shù)目。

    Figure 3 Format of value predict table entry

    預測精度表的結構如圖4所示。預測精度表根據(jù)指令的類型和指令的延遲分別維護不同的精度隊列,根據(jù)當前指令的PC值進行索引。由于值預測主要針對LOAD指令,所獲得的性能提升明顯,因此預測精度表中針對不同延遲的LOAD指令維護不同的精度隊列。通過預測精度表索引得到的精度參數(shù)用于控制預測表的置信度生成,預測表的最終預測結果反饋到精度預測表對應的精度控制隊列中。預測精度表的精度參數(shù)代表了值預測對應當前指令的預測精度,如果所預測的精度達不到所需要的閾值,那么預測表所預測結果的置信度就會相應地降低,最終的預測結果就不會由控制邏輯輸出。

    Figure 4 Structure of accuracy prediction

    失效列表結構如圖5所示。失效列表通過指令的PC值進行索引,并根據(jù)tag進行匹配,所匹配項的置信度用于標識所預測的指令是否存在預測失效行為。如果所匹配項的置信度不高,說明預測表對當前指令的預測行為不準確,失效列表會抑制預測表對指令的預測行為。預測表每次預測的結果也被用于同步更新失效列表。

    Figure 5 Structure of failure table

    3 結構改進與性能優(yōu)化

    3.1 基于真實歷史反饋的自適應預測

    由于預測表的準確度與實際程序的行為緊密相關,因此存在預測表預測值與最終的值不一致的現(xiàn)象,這就會導致處理器的流水線進行刷新。由于處理器流水線刷新的開銷很大,所以一次預測失效會導致整個處理器流水線的重啟,對性能影響較大,這種情況在分支預測器中也不可避免地存在。因此,為了提高值預測的準確度,降低預測失效對處理器流水線的影響,本文在值預測器的最后階段增加了真實歷史反饋的控制計數(shù)器。在指令提交時,如果預測值與指令的真實值一致,反饋控制計數(shù)器遞增。一旦出現(xiàn)預測失效,計數(shù)器就被復位為0。只有在預測器連續(xù)正確預測指定次數(shù)后,預測器的預測結果才會被用于指令的前瞻執(zhí)行。本文通過分析cvp的基準測試程序,可以確定RH-VTAGE的預測器的模式長度為20。

    所有的值預測器都包含置信度控制邏輯。只有置信度達到指定的閾值,所預測的值才具有一定的可信度。大部分值預測器在預測失效時,會將置信度計數(shù)器復位為0,而在預測成功時,將置信度計數(shù)器遞增。但是,對于不同程序中的不同指令,如果置信度以固定的模式遞增,必然導致不同指令之間預測的乒乓效應,預測表中置信度低的項可能很快被替換,這對預測的準確度會產(chǎn)生一定的負面效應。因此,本文在RH-VTAGE預測器中專門設計了自適應的置信度計數(shù)器控制邏輯來分別處理預測正確和預測失效2種情況。在RH-VTAGE預測器中,當預測正確時,對于不同類型的指令,按概率對置信度進行遞增操作。長延遲的LOAD指令更新計數(shù)器的概率為1,而單周期的整數(shù)指令更新計數(shù)器的概率為1/256。同時,當預測器預測失效時,需要將置信度計數(shù)器復位為0。但是,對于特定的模式,一旦置信度計數(shù)器復位為0,流水線要重新使用預測器所預測的值,就必須等到置信度計數(shù)器重新達到閾值。預測器再將置信度恢復到閾值以上的時間為預測器的熱訓練時間。通過對比分析標準的值預測程序的執(zhí)行蹤跡后,我們發(fā)現(xiàn)預測器的單次失效并不表示該指令的預測值無意義,相反該值預測表項很有可能再次被使用。因此,RH-VTAGE在預測失效時并不立即將置信度計數(shù)器復位為0,而是根據(jù)計數(shù)器值與閾值的關系進行不同的遞減處理。如果計數(shù)器值大于閾值,則將計數(shù)器值設置為小于閾值。如果計數(shù)器值小于閾值,則將計數(shù)器值遞減;當計數(shù)器值小于某個特定值時,直接將計數(shù)器復位為0。

    3.2 性能評測

    基于135個值預測的基準測試程序,RH-VTAGE預測器的IPC(Instructions Per Cycle)執(zhí)行結果如表1所示。相對于無值預測,RH-VTAGE的IPC(幾何平均)由2.779提升為3.265,約提升17.5%。相對于CBC-VTAGE,改進后的RH-VTAGE的IPC均有所提高。主要原因是RH-VTAGE能夠?qū)㈩A測的真實歷史反饋到預測器中并控制預測值的輸出,同時在預測的置信度控制上根據(jù)不同的指令類型和指令延遲按概率采取自適應的遞增或遞減策略。相對于典型的 E-Sride和E-VTAGE預測器,RH-VTAGE的性能有較大提升,主要在于RH-VTAGE同時存儲了數(shù)值與步長,采用壓縮數(shù)據(jù)緩沖的結構共享步長和數(shù)值。

    Table 1 Comparison results of IPC

    Figure 7 IPC results comparison of integer-point program

    RH-VTAGE預測器與其他預測器的浮點與整數(shù)測試程序的IPC結果對比如圖6和圖7所示。對于整數(shù)程序,3個預測器的性能相當,對于部分程序RH-VTAGE的預測性能甚至還有一定的下降(相對于E-VTAGE最大下降4%)。這是由于RH-VTAGE 在自適應預測過程中,偏重于訪存和長延時的指令,對于ALU指令預測器的置信度控制偏弱。對于浮點程序,RH-VTAGE的預測性能要明顯高于其它2種預測器(相對于E-VTAGE最大提升31.2%)。RH-VTAGE同時融合了步長和數(shù)值預測2種預測器的結構,能夠同時適應數(shù)值預測和步長預測的模式,可以匹配預測多種程序的數(shù)據(jù)模式。

    Figure 6 IPC results comparison of floating-point program

    4 結束語

    本文設計了基于真實歷史反饋的自適應預測器RH-VTAGE。在該預測器中,只有預測器連續(xù)正確預測指定次數(shù)后,預測器的預測結果才會被用于指令的前瞻執(zhí)行。此外,該預測器還包含專門設計的自適應置信度計數(shù)器控制邏輯來分別處理預測正確和預測失效2種情況。當預測正確時,對于不同類型的指令,按概率對置信度進行遞增操作;預測失效時,并不立即將置信度計數(shù)器復位為0,而是根據(jù)計數(shù)器值與閾值的關系,進行不同的遞減處理。相對于無值預測,RH-VTAGE的幾何平均IPC提升了17.5%。

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