A maior parte dos mecanismos em processadores superescalares atuais usam granularidade de instrução para criar ou caracterizar especulações, tais como predição de desvios ou prefetchers. No entanto, muitas das características das instruções podem ser obtidas ao analisar uma granularidade mais grossa, o bloco básico de código, aumentando a quantidade de código coberta em um espaço similar de armazenamento. Adicionalmente, códigos podem ser analisados mais precisamente e prover uma variedade maior de informação ao observar diferentes tipos de instruções e suas relações. Devido a estas vantagens, a análise no nível de blocos pode fornecer mais oportunidades para mecanismos que necessitam desta informação. Por exemplo, é possível integrar informações de desvios mal previstos e acessos a memória para gerar informações mais precisas de quais acessos a memória oferecem melhor desempenho ao serem priorizados. Nesta tese propomos o Block-Level Architecture Profiler (BLAP) (Block Level Architecture Profiler), um mecanismo em hardware que caracteriza gargalos no nível microarquitetural, tal como loads delinquentes, desvios de difícil previsão e contenção nas unidades funcionais. O BLAP trabalha no nível de bloco básico, apenas detectando e fornecendo informações que podem ser usada para otimizar tais gargalos. Um mecanismo para a remoção de prefetches e uma política de controlador de memória DRAM foram criados para usar a informação criada pelo BLAP e demonstrar seu potencial. Juntos, estes mecanismos são capazes de melhorar o desempenho do sistema em até 17.39% (3.9% em média). Nosso método mostrou também ganhos médios de 13.14% quando avaliado com uma pressão na memória mais alta devido a prefetchers mais agressivos. / Most mechanisms in current superscalar processors use instruction granularity information for speculation, such as branch predictors or prefetchers. However, many of these characteristics can be obtained at the basic block level, increasing the amount of code that can be covered while requiring less space to store the data. Moreover, the code can be profiled more accurately and provide a higher variety of information by analyzing different instruction types inside a block. Because of these advantages, block-level analysis can offer more opportunities for mechanisms that use this information. For example, it is possible to integrate information about branch prediction and memory accesses to provide precise information for speculative mechanisms, increasing accuracy and performance. We propose a BLAP, an online mechanism that profiles bottlenecks at the microarchitectural level, such as delinquent memory loads, hard-to-predict branches and contention for functional units. BLAP works at the basic block level, providing information that can be used to reduce the impact of these bottlenecks. A prefetch dropping mechanism and a memory controller policy were developed to use the profiled information provided by BLAP. Together, these mechanisms are able to improve performance by up to 17.39% (3.90% on average). Our technique showed average gains of 13.14% when evaluated under high memory pressure due to highly aggressive prefetch.

A maior parte dos mecanismos em processadores superescalares atuais usam granularidade de instrução para criar ou caracterizar especulações, tais como predição de desvios ou prefetchers. No entanto, muitas das características das instruções podem ser obtidas ao analisar uma granularidade mais grossa, o bloco básico de código, aumentando a quantidade de código coberta em um espaço similar de armazenamento. Adicionalmente, códigos podem ser analisados mais precisamente e prover uma variedade maior de informação ao observar diferentes tipos de instruções e suas relações. Devido a estas vantagens, a análise no nível de blocos pode fornecer mais oportunidades para mecanismos que necessitam desta informação. Por exemplo, é possível integrar informações de desvios mal previstos e acessos a memória para gerar informações mais precisas de quais acessos a memória oferecem melhor desempenho ao serem priorizados. Nesta tese propomos o Block-Level Architecture Profiler (BLAP) (Block Level Architecture Profiler), um mecanismo em hardware que caracteriza gargalos no nível microarquitetural, tal como loads delinquentes, desvios de difícil previsão e contenção nas unidades funcionais. O BLAP trabalha no nível de bloco básico, apenas detectando e fornecendo informações que podem ser usada para otimizar tais gargalos. Um mecanismo para a remoção de prefetches e uma política de controlador de memória DRAM foram criados para usar a informação criada pelo BLAP e demonstrar seu potencial. Juntos, estes mecanismos são capazes de melhorar o desempenho do sistema em até 17.39% (3.9% em média). Nosso método mostrou também ganhos médios de 13.14% quando avaliado com uma pressão na memória mais alta devido a prefetchers mais agressivos. / Most mechanisms in current superscalar processors use instruction granularity information for speculation, such as branch predictors or prefetchers. However, many of these characteristics can be obtained at the basic block level, increasing the amount of code that can be covered while requiring less space to store the data. Moreover, the code can be profiled more accurately and provide a higher variety of information by analyzing different instruction types inside a block. Because of these advantages, block-level analysis can offer more opportunities for mechanisms that use this information. For example, it is possible to integrate information about branch prediction and memory accesses to provide precise information for speculative mechanisms, increasing accuracy and performance. We propose a BLAP, an online mechanism that profiles bottlenecks at the microarchitectural level, such as delinquent memory loads, hard-to-predict branches and contention for functional units. BLAP works at the basic block level, providing information that can be used to reduce the impact of these bottlenecks. A prefetch dropping mechanism and a memory controller policy were developed to use the profiled information provided by BLAP. Together, these mechanisms are able to improve performance by up to 17.39% (3.90% on average). Our technique showed average gains of 13.14% when evaluated under high memory pressure due to highly aggressive prefetch.

A maior parte dos mecanismos em processadores superescalares atuais usam granularidade de instrução para criar ou caracterizar especulações, tais como predição de desvios ou prefetchers. No entanto, muitas das características das instruções podem ser obtidas ao analisar uma granularidade mais grossa, o bloco básico de código, aumentando a quantidade de código coberta em um espaço similar de armazenamento. Adicionalmente, códigos podem ser analisados mais precisamente e prover uma variedade maior de informação ao observar diferentes tipos de instruções e suas relações. Devido a estas vantagens, a análise no nível de blocos pode fornecer mais oportunidades para mecanismos que necessitam desta informação. Por exemplo, é possível integrar informações de desvios mal previstos e acessos a memória para gerar informações mais precisas de quais acessos a memória oferecem melhor desempenho ao serem priorizados. Nesta tese propomos o Block-Level Architecture Profiler (BLAP) (Block Level Architecture Profiler), um mecanismo em hardware que caracteriza gargalos no nível microarquitetural, tal como loads delinquentes, desvios de difícil previsão e contenção nas unidades funcionais. O BLAP trabalha no nível de bloco básico, apenas detectando e fornecendo informações que podem ser usada para otimizar tais gargalos. Um mecanismo para a remoção de prefetches e uma política de controlador de memória DRAM foram criados para usar a informação criada pelo BLAP e demonstrar seu potencial. Juntos, estes mecanismos são capazes de melhorar o desempenho do sistema em até 17.39% (3.9% em média). Nosso método mostrou também ganhos médios de 13.14% quando avaliado com uma pressão na memória mais alta devido a prefetchers mais agressivos. / Most mechanisms in current superscalar processors use instruction granularity information for speculation, such as branch predictors or prefetchers. However, many of these characteristics can be obtained at the basic block level, increasing the amount of code that can be covered while requiring less space to store the data. Moreover, the code can be profiled more accurately and provide a higher variety of information by analyzing different instruction types inside a block. Because of these advantages, block-level analysis can offer more opportunities for mechanisms that use this information. For example, it is possible to integrate information about branch prediction and memory accesses to provide precise information for speculative mechanisms, increasing accuracy and performance. We propose a BLAP, an online mechanism that profiles bottlenecks at the microarchitectural level, such as delinquent memory loads, hard-to-predict branches and contention for functional units. BLAP works at the basic block level, providing information that can be used to reduce the impact of these bottlenecks. A prefetch dropping mechanism and a memory controller policy were developed to use the profiled information provided by BLAP. Together, these mechanisms are able to improve performance by up to 17.39% (3.90% on average). Our technique showed average gains of 13.14% when evaluated under high memory pressure due to highly aggressive prefetch.

For over two decades, mathematicians and cryptologists have evaluated and presented the theoretical performance of Elliptic-curve scalar point-multiplication in projective geometry. Because computation in projective domain is composed of a wide array of formulations and computing optimizations, there is not a comprehensive performance comparison of point-multiplication using projective transformation available to verify its realistic efficiency in 64-bit x86 computing platforms. Today, research on explicit mathematical formulations in projective domain continues to excel by seeking higher computational efficiency and ease of realization. An explicit performance evaluation will help implementers choose better implementation methods and improve Elliptic-curve scalar point-multiplication. This paper was founded on the practical solution that obtaining realistic performance figures should be based on more precise computational cost metrics and specific computing platforms. As part of that solution, an empirical performance benchmark comparison between two approaches implementing projective Elliptic-curve scalar point-multiplication will be presented to provide the selection of, and subsequently ways to improve scalar point-multiplication technology executing in a 64-bit x86 runtime environment.

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