Os processadores comerciais atuais usam técnicas agressivas para a extração do paralelismo em nível de instrução com o objetivo de atingir maior desempenho. Uma destas técnicas, a previsão de desvios, é usada para antecipar a busca de instruções, manter contínuo o fluxo de instruções no pipeline e aumentar as chances de paralelização de instruções. A maioria dos previsores de desvios utiliza algoritmos triviais aplicados a informações comportamentais sobre os desvios contidas em tabelas atualizadas dinamicamente. Uma nova abordagem tem sido investigada recentemente visando substituir estes algoritmos triviais por redes neurais, com o objetivo de prover maior inteligência aos previsores. Os trabalhos realizados com previsores deste tipo ainda são introdutórios e por isso estudos mais profundos devem ser realizados. O presente trabalho analisa o desempenho da previsão de desvios baseada em rede neural do tipo Perceptron para cinco diferentes modelos de previsores propostos. O modelo UNI realiza a previsão através de um único Perceptron para todas as instruções dos programas. Os modelos TIP e END utilizam vários Perceptrons em tabelas acessadas pelo tipo ou endereço das instruções de desvios, respectivamente. Os modelos DNT e DNE possuem o mecanismo de previsão implementado em dois níveis e são extensões dos respectivos modelos em um nível (TIP e END). Estes modelos foram avaliados sob diferentes tamanhos de históricos de desvios (2 a 64), diferentes números de linhas (64 a 1024) e graus de associatividade (1 a 16) da tabela de Perceptrons, incluindo diferentes tipos de organização do previsor, LOCAL e GLOBAL, definindo a localização do histórico de desvios nos Perceptrons; e LG_AND e LG_OR, que combinam as saídas de LOCAL e GLOBAL segundo sua função lógica. As avaliações mostram que os previsores de dois níveis apresentam melhores resultados que os correspondentes de um nível, que o aumento das linhas da tabela para a mesma associatividade apresenta um ganho de desempenho e que há aumento de desempenho com o aumento da associatividade para o mesmo número de linhas da tabela. Os melhores resultados obtidos foram para programas de ponto flutuante e desvios para frente. As organizações LG_AND e LG_OR não apresentam contribuições representativas na previsão de desvios, ficando os melhores resultados para LOCAL e GLOBAL. De uma forma geral, o presente trabalho mostrou que o uso do Perceptron na previsão de desvio é atrativo e os resultados são equivalentes àqueles obtidos em trabalhos correlatos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/26986 |
| Date | 12 March 2012 |
| Creators | Ribas, Luiz Vinicius Marra |
| Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática, Figueiredo, Mauricio Fernandes |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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