분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 시스템 전체의 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위한 방법의 하나로, 각 분기 명령어 별로 사용되는 History 길이를 동적으로 조절할 수 있는 "각 분기별 동적 History 길이 조절 기법"을 소개한다. 제안된 기법은, 분기 예측에 있어서 관련된 레지스터들 사이의 데이터 종속성을 추적하여, 최종적으로 관련이 있는 레지스터를 포함하도록 유도하는 분기를 파악한 후, 관련 분기의 History만을 사용하게 해 주는 방식이다. 이를 위해 본 논문에서는, 데이터 종속성을 추적할 수 있는 알고리즘과 관련 하드웨어 모듈을 소개하였다. 실험 결과 제안된 기법은, 기존의 고정 길이 History를 사용하는 방식에 비하여 최대 5.96% 분기 예측 정확도의 향상을 가져 왔으며, 프로파일링을 통해 확인된 각 응용 프로그램 별 Optimal History 길이와 비교해서도 성능 향상을 보였다.
Branch prediction accuracy is critical for the overall system performance. Branch miss-prediction penalty is the one of the significant performance limiters for improving processor performance, as the pipeline deepens and the instruction issued per cycle increases. In this paper, we propose "Dynamic Per-Branch History Length Fitting Method" by tracking the data dependencies among the register writing instructions. The proposed solution first identifies the key branches, and then it selectively uses the histories of the key branches. To support this mechanism, we provide a history length adjustment algorithm and a required hardware module. As the result of simulation, the proposed mechanism outperforms the previous fixed static method, up to 5.96% in prediction accuracy. Furthermore, our method introduces the performance improvement, compared to the profiled results which are generally considered as the optimal ones.
