슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction)은 한 명령의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim, ILP)을 이용하는 기법이다. 값 예측기(value predictor)는 명령어 페치 시에 예측 테이블을 참조(lookup)하여 값을 예측하고, 명령의 실행 후 판명된 예측 결과에 따라 테이블을 갱신(update)하여 이 후의 참조를 대비한다. 그러나, 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 페치 및 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블이 갱신되기 전에 다시 같은 명령이 페치되어 갱신되지 못한 낡은 값(stale value)으로 예측되는 경우가 빈번히 발생하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때가지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이트 값 예측기(stride value predictor)를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하고 제안된 모험적 갱신의 스트라이드 예측기가 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.
In superscalar processors, value prediction is a technique that breaks true data dependences by predicting the outcome of an instruction in order to exploit instruction level parallelism(ILP). A value predictor looks up the prediction table for the prediction value of an instruction in the instruction fetch stage, and updates with the prediction result and the resolved value after the execution of the instruction for the next prediction. However, as the instruction fetch and issue rates are increased, the same instruction is likely to fetch again before is has been updated in the predictor. Hence, the predictor looks up the stale value in the table and this mostly will cause incorrect value predictions. In this paper, a stride value predictor with the capability of speculative updates, which can update the prediction table speculatively without waiting until the instruction has been completed, is proposed. Also, the performance of the scheme is examined using Simplescalar simulator for SPECint95 benchmarks in which our value predictor is added.
