基于模糊加权的动态自适应分支预测算法研究

摘要：

分支预测技术一直以来是计算机体系结构、微处理器设计的研究重点.目前分支预测的研究集中在动态分支预测技术,采用学科交叉的观点,提出新的预测算法.对自适应动态分支预测进行改进,引入了模糊加权的机制,对分支历史的每一位加不同的权值,并利用调整因子动态改变权值,由模糊推理得出预测结果.SimpleScalar的模拟结果表明,这种模糊加权的动态自适应算法比经典的gshare预测算法预测失效率低2％.

关键词： 分支预测 模糊加权 调整因子 动态自适应算法 微处理器

作者: 焦永 赵锐 陈跃跃

作者单位: 军事交通学院,天津,300161 国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 502-505

在线出版日期: 2006-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）