46348 (665514), страница 6

Файл №665514 46348 (Основы организации вычислительных систем) 6 страница46348 (665514) страница 62016-07-31СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

Рассмотренные двухбитовые схемы прогнозирования используют информацию о недавнем поведении команды условного перехода для прогноза будущего поведения этой команды. Вероятно можно улучшить точность прогноза, если учитывать не только поведение того перехода, который мы пытаемся предсказать, но рассматривать также и недавнее поведение других команд перехода. Рассмотрим, например, небольшой фрагмент из текста программы eqntott тестового пакета SPEC92 (это наихудший случай для двухбитовой схемы прогноза):

if (aa==2)

aa=0;

if (bb==2)

bb=0;

if (aa!=bb) {

Ниже приведен текст сгенерированной программы (предполагается, что aa и bb размещены в регистрах R1 и R2):

SUBI R3,R1,#2

BNEZ R3,L1 ; переход b1 (aa!=2)

ADD R1,R0,R0 ; aa=0

L1: SUBI R3,R2,#2

BNEZ R3,L2 ; переход b2 (bb!=2)

ADD R2,R0,R0 ; bb=0

L2: SUB R3,R1,R2 ; R3=aa-bb

BEQZ R3,L3 ; branch b3 (aa==bb).

...

L3:

Пометим команды перехода как b1, b2 и b3. Можно заметить, что поведение перехода b3 коррелирует с переходами b1 и b2. Ясно, что если оба перехода b1 и b2 являются невыполняемыми (т.е. оба условия if оцениваются как истинные и обеим переменным aa и bb присвоено значение 0), то переход b3 будет выполняемым, поскольку aa и bb очевидно равны. Схема прогнозирования, которая для предсказания направления перехода использует только прошлое поведение того же перехода никогда этого не учтет.

Схемы прогнозирования, которые для предсказания направления перехода используют поведение других команд перехода, называются коррелированными или двухуровневыми схемами прогнозирования. Схема прогнозирования называется прогнозом (1,1), если она использует поведение одного последнего перехода для выбора из пары однобитовых схем прогнозирования на каждый переход. В общем случае схема прогнозирования (m,n) использует поведение последних m переходов для выбора из 2m схем прогнозирования, каждая из которых представляет собой n-битовую схему прогнозирования для каждого отдельного перехода. Привлекательность такого типа коррелируемых схем прогнозирования переходов заключается в том, что они могут давать больший процент успешного прогнозирования, чем обычная двухбитовая схема, и требуют очень небольшого объема дополнительной аппаратуры. Простота аппаратной схемы определяется тем, что глобальная история последних m переходов может быть записана в m-битовом сдвиговом регистре, каждый разряд которого запоминает, был ли переход выполняемым или нет. Тогда буфер прогнозирования переходов может индексироваться конкатенацией (объединением) младших разрядов адреса перехода с m-битовой глобальной историей. Например, на рисунке 3.15 показана схема прогнозирования (2,2) и организация выборки битов прогноза.

В этой реализации имеется тонкий эффект: поскольку буфер прогнозирования не является кэш-памятью, счетчики, индексируемые единственным значением глобальной схемы прогнозирования, могут в действительности в некоторый момент времени соответствовать разным командам перехода; это не отличается от того, что мы видели и раньше: прогноз может не соответствовать текущему переходу. На рисунке 3.15 с целью упрощения понимания буфер изображен как двумерный объект. В действительности он может быть реализован просто как линейный массив двухбитовой памяти; индексация выполняется путем конкатенации битов глобальной истории и соответствующим числом бит, требуемых от адреса перехода. Например, на рисунке 3.15 в буфере (2,2) с общим числом строк, равным 64, четыре младших разряда адреса команды перехода и два бита глобальной истории формируют 6-битовый индекс, который может использоваться для обращения к 64 счетчикам.

На рисунке 3.14 представлены результаты для сравнения простой двухбитовой схемы прогнозирования с 4К строками и схемы прогнозирования (2,2) с 1К строками. Как можно видеть, эта последняя схема прогнозирования не только превосходит простую двухбитовую схему прогнозирования с тем же самым количеством бит состояния, но часто превосходит даже двухбитовую схему прогнозирования с неограниченным (бесконечным) количеством строк. Имеется широкий спектр корреляционных схем прогнозирования, среди которых схемы (0,2) и (2,2) являются наиболее интересными.

Рис. 3.15. Буфер прогнозирования переходов (2,2)

Дальнейшее уменьшение приостановок по управлению: буфера целевых адресов переходов

Рассмотрим ситуацию, при которой на стадии выборки команд находится команда перехода (на следующей стадии будет осуществляться ее дешифрация). Тогда чтобы сократить потери, необходимо знать, по какому адресу выбирать следующую команду. Это означает, что нам как-то надо выяснить, что еще недешифрированная команда в самом деле является командой перехода, и чему равно следующее значение счетчика адресов команд. Если все это мы будем знать, то потери на команду перехода могут быть сведены к нулю. Специальный аппаратный кэш прогнозирования переходов, который хранит прогнозируемый адрес следующей команды, называется буфером целевых адресов переходов (branch-target buffer).

Каждая строка этого буфера включает программный адрес команды перехода, прогнозируемый адрес следующей команды и предысторию команды перехода (рисунок 3.16). Биты предыстории представляют собой информацию о выполнении или невыполнении условий перехода данной команды в прошлом. Обращение к буферу целевых адресов перехода (сравнение с полями программных адресов команд перехода) производится с помощью текущего значения счетчика команд на этапе выборки очередной команды. Если обнаружено совпадение (попадание в терминах кэш-памяти), то по предыстории команды прогнозируется выполнение или невыполнение условий команды перехода, и немедленно производится выборка и дешифрация команд из прогнозируемой ветви программы. Считается, что предыстория перехода, содержащая информацию о двух предшествующих случаях выполнения этой команды, позволяет прогнозировать развитие событий с вполне достаточной вероятностью.

Рис. 3.16. Буфер целевых адресов переходов

Существуют и некоторые вариации этого метода. Основной их смысл заключается в том, чтобы хранить в процессоре одну или несколько команд из прогнозируемой ветви перехода. Этот метод может применяться как в совокупности с буфером целевых адресов перехода, так и без него, и имеет два преимущества. Во-первых, он позволяет выполнять обращения к буферу целевых адресов перехода в течение более длительного времени, а не только в течение времени последовательной выборки команд. Это позволяет реализовать буфер большего объема. Во-вторых, буферизация самих целевых команд позволяет использовать дополнительный метод оптимизации, который называется свертыванием переходов (branch folding). Свертывание переходов может использоваться для реализации нулевого времени выполнения самих команд безусловного перехода, а в некоторых случаях и нулевого времени выполнения условных переходов. Рассмотрим буфер целевых адресов перехода, который буферизует команды из прогнозируемой ветви. Пусть к нему выполняется обращение по адресу команды безусловного перехода. Единственной задачей этой команды безусловного перехода является замена текущего значения счетчика команд. В этом случае, когда буфер адресов регистрирует попадание и показывает, что переход безусловный, конвейер просто может заменить команду, которая выбирается из кэш-памяти (это и есть сама команда безусловного перехода), на команду из буфера. В некоторых случаях таким образом удается убрать потери для команд условного перехода, если код условия установлен заранее.

Еще одним методом уменьшения потерь на переходы является метод прогнозирования косвенных переходов, а именно переходов, адрес назначения которых меняется в процессе выполнения программы (в run-time). Компиляторы языков высокого уровня будут генерировать такие переходы для реализации косвенного вызова процедур, операторов select или case и вычисляемых операторов goto в Фортране. Однако подавляющее большинство косвенных переходов возникает в процессе выполнения программы при организации возврата из процедур. Например, для тестовых пакетов SPEC возвраты из процедур в среднем составляют 85% общего числа косвенных переходов.

Хотя возвраты из процедур могут прогнозироваться с помощью буфера целевых адресов переходов, точность такого метода прогнозирования может оказаться низкой, если процедура вызывается из нескольких мест программы или вызовы процедуры из одного места программы не локализуются по времени. Чтобы преодолеть эту проблему, была предложена концепция небольшого буфера адресов возврата, работающего как стек. Эта структура кэширует последние адреса возврата: во время вызова процедуры адрес возврата вталкивается в стек, а во время возврата он оттуда извлекается. Если этот кэш достаточно большой (например, настолько большой, чтобы обеспечить максимальную глубину вложенности вызовов), он будет прекрасно прогнозировать возвраты. На рисунке 3.17 показано исполнение такого буфера возвратов, содержащего от 1 до 16 строк (элементов) для нескольких тестов SPEC.

Рис. 3.17. Точность прогноза для адресов возврата

Точность прогноза в данном случае есть доля адресов возврата, предсказанных правильно. Поскольку глубина вызовов процедур обычно не большая, за некоторыми исключениями даже небольшой буфер работает достаточно хорошо. В среднем возвраты составляют 81% общего числа косвенных переходов для этих шести тестов.

Схемы прогнозирования условных переходов ограничены как точностью прогноза, так и потерями в случае неправильного прогноза. Как мы видели, типичные схемы прогнозирования достигают точности прогноза в диапазоне от 80 до 95% в зависимости от типа программы и размера буфера. Кроме увеличения точности схемы прогнозирования, можно пытаться уменьшить потери при неверном прогнозе. Обычно это делается путем выборки команд по обоим ветвям (по предсказанному и по непредсказанному направлению). Это требует, чтобы система памяти была двухпортовой, включала кэш-память с расслоением, или осуществляла выборку по одному из направлений, а затем по другому (как это делается в IBM POWER-2). Хотя подобная организация увеличивает стоимость системы, возможно это единственный способ снижения потерь на условные переходы ниже определенного уровня. Другое альтернативное решение, которое используется в некоторых машинах, заключается в кэшировании адресов или команд из нескольких направлений (ветвей) в целевом буфере.

Одновременная выдача нескольких команд для выполнения и динамическое планирование

Методы минимизации приостановок работы конвейера из-за наличия в программах логических зависимостей по данным и по управлению, рассмотренные в предыдущих разделах, были нацелены на достижение идеального CPI (среднего количества тактов на выполнение команды в конвейере), равного 1. Чтобы еще больше повысить производительность процессора необходимо сделать CPI меньшим, чем 1. Однако этого нельзя добиться, если в одном такте выдается на выполнение только одна команда. Следовательно необходима параллельная выдача нескольких команд в каждом такте. Существуют два типа подобного рода машин: суперскалярные машины и VLIW-машины (машины с очень длинным командным словом). Суперскалярные машины могут выдавать на выполнение в каждом такте переменное число команд, и работа их конвейеров может планироваться как статически с помощью компилятора, так и с помощью аппаратных средств динамической оптимизации. В отличие от суперскалярных машин, VLIW-машины выдают на выполнение фиксированное количество команд, которые сформатированы либо как одна большая команда, либо как пакет команд фиксированного формата. Планирование работы VLIW-машины всегда осуществляется компилятором.

Суперскалярные машины используют параллелизм на уровне команд путем посылки нескольких команд из обычного потока команд в несколько функциональных устройств. Дополнительно, чтобы снять ограничения последовательного выполнения команд, эти машины используют механизмы внеочередной выдачи и внеочередного завершения команд, прогнозирование переходов, кэши целевых адресов переходов и условное (по предположению) выполнение команд. Возросшая сложность, реализуемая этими механизмами, создает также проблемы реализации точного прерывания.

В типичной суперскалярной машине аппаратура может осуществлять выдачу от одной до восьми команд в одном такте. Обычно эти команды должны быть независимыми и удовлетворять некоторым ограничениям, например таким, что в каждом такте не может выдаваться более одной команды обращения к памяти. Если какая-либо команда в потоке команд является логически зависимой или не удовлетворяет критериям выдачи, на выполнение будут выданы только команды, предшествующие данной. Поэтому скорость выдачи команд в суперскалярных машинах является переменной. Это отличает их от VLIW-машин, в которых полную ответственность за формирование пакета команд, которые могут выдаваться одновременно, несет компилятор, а аппаратура в динамике не принимает никаких решений относительно выдачи нескольких команд.

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
1,98 Mb
Тип материала
Учебное заведение
Неизвестно

Список файлов реферата

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6518
Авторов
на СтудИзбе
302
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее