Na presente tese, apresentamos uma nova abordagem para combinar reuso e prvisão de seqüências dinâmicas de instruções, chamada Reuso por Especulação em traces (RST). Esta técnica permite a identificação dinâmica de traces de instruções redundantes ou previsíveis e o reuso (especulativo ou não) desses traces. RST procura resolver a questão de traces que não são reusados por seus valores de entradas de Traces (DTM). Em estudo anteriores, esses traces foram contabilizados como sendo cerca de 69% de todos os traces reusáveis. Uma das maiores vantagens de RST sobre a combinação de um mecanismo de previsão com uma técnica de reuso de valores em que mecanismos não são relacionados é que RST não necessita de tabelas adicionais para o armazenamento dos valores a serem previstos. A aplciação de reuso e previsão de valores pela simples combinação de mecanismos pode necessitar de uma quantidade proibitiva de espaço de armazenamento. No mecanismo RST, os valores já estão presentes na Tabela de Memorização de Traces, não incorrendo em custos adicionais para lê-los se comparado com uma técnica não-especulativa de reuso de traces. O contexto de entrada de cada trace (os valores de entrada de todas as instruções contidas no trace) já armazenam os valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores. As principais contribuições de nosso trabalho incluem: (i) um framework de reuso especulativo de traces que pode ser modificado para diferentes arquiteturas de processadores; (ii) definição das modificações necessárias em um processador superescalar e superpipeline para implementar nosso mecanismo; (iii) estudo de questões de implementação relacionadas à essa arquitetura; (iv) estudo dos limites de desempenho da nossa técnica; (v) estudo de uma implementação RST limitada por fatores realísticos; e (vi) ferramentas de simulação que podem ser utilizadas em outros estudos, representando um processador superescalar e superpipeline em detalhes. Salientamos que, em uma arquitetura utilizando mecanismos realistas de estimativa de confiança das previsões, nossa técnica RST consegue atingir speedups médios (médias harmônicas) de 1.29 sobre uma arquitetura sem reuso e 1.09 sobre uma técnica não-especulativa de reuso de traces (DTM). / In this thesis, we present a novel approach to combine both reuse and prediction of dynamic sequences of instructions called Reuse through Speculation on Traces (RST). Our technique allows the dynamic identification of instruction traces that are redundant or predictable, and the reuse (speculative or not) of these traces. RST addresses the issue, present on Dynamic Trace Memoization (DTM), of traces not being reused because some of their inputs are not ready for the reuse test. These traces were measured to be 69% of all reusable traces in previous studies. One of the main advantages of RST over just combining a value prediction technique with an unrelated reuse technique is that RST does not require extra tables to store the values to be predicted. Applying reuse and value prediction in unrelated mechanisms but at the same time may require a prohibitive amount of storage in tables. In RST, the values are already stored in the Trace Memoization Table, and there is no extra cost in reading them if compared with a non-speculative trace reuse technique. . The input context of each trace (the input values of all instructions in the trace) already stores the values for the reuse test, which may also be used for prediction. Our main contributions include: (i) a speculative trace reuse framework that can be adapted to different processor architectures; (ii) specification of the modifications in a superscalar, superpipelined processor in order to implement our mechanism; (iii) study of implementation issues related to this architecture; (iv) study of the performance limits of our technique; (v) a performance study of a realistic, constrained implementation of RST; and (vi) simulation tools that can be used in other studies which represent a superscalar, superpipelined processor in detail. In a constrained architecture with realistic confidence, our RST technique is able to achieve average speedups (harmonic means) of 1.29 over the baseline architecture without reuse and 1.09 over a non-speculative trace reuse technique (DTM).

Na presente tese, apresentamos uma nova abordagem para combinar reuso e prvisão de seqüências dinâmicas de instruções, chamada Reuso por Especulação em traces (RST). Esta técnica permite a identificação dinâmica de traces de instruções redundantes ou previsíveis e o reuso (especulativo ou não) desses traces. RST procura resolver a questão de traces que não são reusados por seus valores de entradas de Traces (DTM). Em estudo anteriores, esses traces foram contabilizados como sendo cerca de 69% de todos os traces reusáveis. Uma das maiores vantagens de RST sobre a combinação de um mecanismo de previsão com uma técnica de reuso de valores em que mecanismos não são relacionados é que RST não necessita de tabelas adicionais para o armazenamento dos valores a serem previstos. A aplciação de reuso e previsão de valores pela simples combinação de mecanismos pode necessitar de uma quantidade proibitiva de espaço de armazenamento. No mecanismo RST, os valores já estão presentes na Tabela de Memorização de Traces, não incorrendo em custos adicionais para lê-los se comparado com uma técnica não-especulativa de reuso de traces. O contexto de entrada de cada trace (os valores de entrada de todas as instruções contidas no trace) já armazenam os valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores. As principais contribuições de nosso trabalho incluem: (i) um framework de reuso especulativo de traces que pode ser modificado para diferentes arquiteturas de processadores; (ii) definição das modificações necessárias em um processador superescalar e superpipeline para implementar nosso mecanismo; (iii) estudo de questões de implementação relacionadas à essa arquitetura; (iv) estudo dos limites de desempenho da nossa técnica; (v) estudo de uma implementação RST limitada por fatores realísticos; e (vi) ferramentas de simulação que podem ser utilizadas em outros estudos, representando um processador superescalar e superpipeline em detalhes. Salientamos que, em uma arquitetura utilizando mecanismos realistas de estimativa de confiança das previsões, nossa técnica RST consegue atingir speedups médios (médias harmônicas) de 1.29 sobre uma arquitetura sem reuso e 1.09 sobre uma técnica não-especulativa de reuso de traces (DTM). / In this thesis, we present a novel approach to combine both reuse and prediction of dynamic sequences of instructions called Reuse through Speculation on Traces (RST). Our technique allows the dynamic identification of instruction traces that are redundant or predictable, and the reuse (speculative or not) of these traces. RST addresses the issue, present on Dynamic Trace Memoization (DTM), of traces not being reused because some of their inputs are not ready for the reuse test. These traces were measured to be 69% of all reusable traces in previous studies. One of the main advantages of RST over just combining a value prediction technique with an unrelated reuse technique is that RST does not require extra tables to store the values to be predicted. Applying reuse and value prediction in unrelated mechanisms but at the same time may require a prohibitive amount of storage in tables. In RST, the values are already stored in the Trace Memoization Table, and there is no extra cost in reading them if compared with a non-speculative trace reuse technique. . The input context of each trace (the input values of all instructions in the trace) already stores the values for the reuse test, which may also be used for prediction. Our main contributions include: (i) a speculative trace reuse framework that can be adapted to different processor architectures; (ii) specification of the modifications in a superscalar, superpipelined processor in order to implement our mechanism; (iii) study of implementation issues related to this architecture; (iv) study of the performance limits of our technique; (v) a performance study of a realistic, constrained implementation of RST; and (vi) simulation tools that can be used in other studies which represent a superscalar, superpipelined processor in detail. In a constrained architecture with realistic confidence, our RST technique is able to achieve average speedups (harmonic means) of 1.29 over the baseline architecture without reuse and 1.09 over a non-speculative trace reuse technique (DTM).

Na presente tese, apresentamos uma nova abordagem para combinar reuso e prvisão de seqüências dinâmicas de instruções, chamada Reuso por Especulação em traces (RST). Esta técnica permite a identificação dinâmica de traces de instruções redundantes ou previsíveis e o reuso (especulativo ou não) desses traces. RST procura resolver a questão de traces que não são reusados por seus valores de entradas de Traces (DTM). Em estudo anteriores, esses traces foram contabilizados como sendo cerca de 69% de todos os traces reusáveis. Uma das maiores vantagens de RST sobre a combinação de um mecanismo de previsão com uma técnica de reuso de valores em que mecanismos não são relacionados é que RST não necessita de tabelas adicionais para o armazenamento dos valores a serem previstos. A aplciação de reuso e previsão de valores pela simples combinação de mecanismos pode necessitar de uma quantidade proibitiva de espaço de armazenamento. No mecanismo RST, os valores já estão presentes na Tabela de Memorização de Traces, não incorrendo em custos adicionais para lê-los se comparado com uma técnica não-especulativa de reuso de traces. O contexto de entrada de cada trace (os valores de entrada de todas as instruções contidas no trace) já armazenam os valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores para o teste de reuso, os quais podem ser também utilizados para previsão de valores. As principais contribuições de nosso trabalho incluem: (i) um framework de reuso especulativo de traces que pode ser modificado para diferentes arquiteturas de processadores; (ii) definição das modificações necessárias em um processador superescalar e superpipeline para implementar nosso mecanismo; (iii) estudo de questões de implementação relacionadas à essa arquitetura; (iv) estudo dos limites de desempenho da nossa técnica; (v) estudo de uma implementação RST limitada por fatores realísticos; e (vi) ferramentas de simulação que podem ser utilizadas em outros estudos, representando um processador superescalar e superpipeline em detalhes. Salientamos que, em uma arquitetura utilizando mecanismos realistas de estimativa de confiança das previsões, nossa técnica RST consegue atingir speedups médios (médias harmônicas) de 1.29 sobre uma arquitetura sem reuso e 1.09 sobre uma técnica não-especulativa de reuso de traces (DTM). / In this thesis, we present a novel approach to combine both reuse and prediction of dynamic sequences of instructions called Reuse through Speculation on Traces (RST). Our technique allows the dynamic identification of instruction traces that are redundant or predictable, and the reuse (speculative or not) of these traces. RST addresses the issue, present on Dynamic Trace Memoization (DTM), of traces not being reused because some of their inputs are not ready for the reuse test. These traces were measured to be 69% of all reusable traces in previous studies. One of the main advantages of RST over just combining a value prediction technique with an unrelated reuse technique is that RST does not require extra tables to store the values to be predicted. Applying reuse and value prediction in unrelated mechanisms but at the same time may require a prohibitive amount of storage in tables. In RST, the values are already stored in the Trace Memoization Table, and there is no extra cost in reading them if compared with a non-speculative trace reuse technique. . The input context of each trace (the input values of all instructions in the trace) already stores the values for the reuse test, which may also be used for prediction. Our main contributions include: (i) a speculative trace reuse framework that can be adapted to different processor architectures; (ii) specification of the modifications in a superscalar, superpipelined processor in order to implement our mechanism; (iii) study of implementation issues related to this architecture; (iv) study of the performance limits of our technique; (v) a performance study of a realistic, constrained implementation of RST; and (vi) simulation tools that can be used in other studies which represent a superscalar, superpipelined processor in detail. In a constrained architecture with realistic confidence, our RST technique is able to achieve average speedups (harmonic means) of 1.29 over the baseline architecture without reuse and 1.09 over a non-speculative trace reuse technique (DTM).